概要 - 原始初期化を通じての非協力宇宙船3Dモデルの高速学習

タイトル
原始初期化を通じての非協力宇宙船3Dモデルの高速学習

時間
2025-07-25 17:43:29

著者
{"Pol Francesch Huc","Emily Bates","Simone D'Amico"}

カテゴリ
{cs.CV,cs.LG,cs.RO}

リンク
http://arxiv.org/abs/2507.19459v1

PDF リンク
http://arxiv.org/pdf/2507.19459v1

概要

この論文では、単眼画像と新しい視点合成技術である3次元ガウススプラット（3DGS）を使用して、高性能な宇宙船の3次元モデルを効率的に学習する新しいアプローチを提案しています。解決された主な課題は、3DGSトレーニングに必要なポーズの先入観の有無と計算コストです。 提案されたアーキテクチャは以下の2つの主要な部分で構成されています： 1. **初期形状とポーズ推定**：単眼画像から初期形状とポーズを推定するために、卷積神経網（CNN）を使用しています。CNNは形状のために超球体表現を使用しており、効率的で学習に適しています。CNNは、合成および実際の宇宙船の画像と関連するポーズラベルを含むSPE3Rデータセットで訓練されています。 2. **3DGSモデルのトレーニング**：初期形状とポーズ推定が3DGSモデルの初期化に使用されます。その後、各新しい画像がモデルを精査するために使用される連続的なアプローチで3DGSモデルがトレーニングされます。トレーニングプロセスは、レンダリングされた画像と入力画像の差を測定するL1損失とSSIMを使用して最適化されます。 提案されたアプローチには以下の利点があります： * **低減された計算コスト**：CNNに基づく初期化により、3DGSトレーニングに必要なトレーニング反復と入力画像の数が大幅に減少します。これにより、計算リソースが限られている宇宙応用においてもより実現可能になります。 * **向上した再構成品質**：CNNの初期化により、3DGSトレーニングのより良いスタートポイントが提供され、ランダム初期化に比べて再構成品質が向上します。 * **柔軟性**：CNNアーキテクチャは、異なるポーズ推定技術や形状表現を統合するために簡単に変更できます。 論文では、SPE3Rデータセット上での実験結果を示し、提案されたアプローチの効果を示しています。結果は、CNN初期化された3DGSモデルがランダム初期化に比べてより速い収束と高い再構成品質を達成するということを示しています。 全体として、この論文は単眼画像と3DGSを使用して高性能な宇宙船の3次元モデルを効率的に学習する有望なアプローチを提案しています。提案されたアプローチは、自律的なナビゲーション、ドッキング、物体認識などの宇宙におけるさまざまな応用を可能にする可能性があります。


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