Efficient 3D Gaussian Splatting for Large-Scale Drone Scenes: Scene Partitioning and Point Compensation Strategies
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Le résumé fourni par la source
본 연구는 드론 촬영을 통해 얻은 대규모 3D 매핑 환경에서 3D 가우시안 스플래팅을 적용할 때 발생하는 VRAM 부족 문제에 대응하는 전략을 제시한다. 대규모 장면을 효과적으로 처리하기 위해 입력 데이터를 분할 및 독립적인 최적화를 진행하며, 개별적으로 최적화된 장면을 병합한다. 또한, 최적화 시각 장면의 품질을 보다 향상시키기 위해 드론 촬영본의 특성을 고려하여 새로운 점을 보충하는 전략을 도입하였다. 이를 통해 기존 연구 대비 1/3로 VRAM 사용량을 줄였으며, PSNR 기준 평균 2.5%의 품질이 향상하고자 하였다. 본 연구의 접근 방식은 VRAM 사용을 최소화하면서도, 3D 재구성의 정확도와 품질을 향상시키는 데 중점을 둔다.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Efficient 3D Gaussian Splatting for Large-Scale Drone Scenes: Scene Partitioning and Point Compensation Strategies
- Date Crossref
- 31/07/2025
- Éditeur
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les sujets associés
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