基于描述符Beta证据的相机无关性3D高斯光点修剪

Peter Fasogbon; Ugurcan Budak; Patrice Rondao Alface; Hamed Rezazadegan Tavakoli

基于描述符Beta证据的相机无关性3D高斯光点修剪

计算机视觉与模式识别 2026-03-24 v1 人工智能机器学习

作者: Peter Fasogbon , Ugurcan Budak , Patrice Rondao Alface , Hamed Rezazadegan Tavakoli

摘要

3D 高斯光点修剪对于减少其复杂性以实现高效存储、传输和后续处理至关重要。然而，大多数现有修剪策略依赖于相机参数、渲染图像或视图相关性度量，这些依赖性在新兴的相机无关交换设置中成为障碍，在此类设置下，光点直接以点云表示共享（例如 .ply 文件）。本文提出一种基于属性派生邻域描述符的相机无关、一次性、后训练修剪方法，用于3D 高斯光点。作为我们的主要贡献，我们引入了一种混合描述符框架，从光点表示本身直接捕获结构和外观一致性。基于这些描述符，我们将修剪建模为统计证据估计问题，提出一种 Beta 证据模型，通过概率置信度评分量化每个光点的可靠性。在由 ISO/IEC MPEG 通用测试条件(CTC)定义的标准化测试序列上进行的实验表明，我们的方法在保持重建质量的同时实现了大幅修剪，为现有相机依赖性修剪策略建立了一种实用且通用的替代方案。

关键词

3D 高斯光点相机无关修剪描述符 Beta 证据模型重建质量

引用

@article{arxiv.2603.21933,
  title  = {Camera-Agnostic Pruning of 3D Gaussian Splats via Descriptor-Based Beta Evidence},
  author = {Peter Fasogbon and Ugurcan Budak and Patrice Rondao Alface and Hamed Rezazadegan Tavakoli},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2603.21933},
  year   = {2026}
}

备注

14 pages, 3 figures, 2 tables

基于描述符Beta证据的相机无关性3D高斯光点修剪

摘要

关键词

引用

备注

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