SplatSSC:解耦深度引导的高斯泼溅,单目语义场景补全高效新范式
(图片来自网络)
SplatSSC技术介绍:单目语义场景补全是具身智能与自动驾驶领域的核心技术,其目标是通过单幅图像预测场景的密集几何结构与语义标签。SplatSSC通过创新的解耦深度引导与高斯泼溅技术,实现高效、精准的场景补全,解决传统方法的两大核心痛点,在性能与能效上实现跨越式提升。
技术背景与挑战
单目语义场景补全(Semantic Scene Completion, SSC)面临两大关键挑战:1. 基元初始化盲目性 - 传统方法通过随机分布高斯基元覆盖场景,有效利用率极低(仅约3.9%),造成计算冗余;2. “漂浮物”伪影问题 - 处理稀疏基元时,无法有效处理离群点,导致空旷区域生成错误语义碎块。
SplatSSC核心框架
SplatSSC提出创新的深度引导策略与解耦聚合机制,其架构包含图像编码器、深度特征提供器、组内多尺度融合(GMF)模块、多级编码器与解耦高斯聚合器(DGA)模块。
核心技术亮点
- 深度引导基元初始化(GMF模块):摒弃随机初始化,利用几何先验精准引导,仅需1200个高斯基元即可高效覆盖场景结构,解决初始化盲目性与冗余问题。
- 解耦高斯聚合器(DGA):重新设计高斯到体素喷溅过程,建立几何占据与语义分布的独立预测,通过门控机制屏蔽离群点,彻底解决“漂浮物”伪影问题。
实验验证与性能
在室内场景补全主流基准数据集Occ-ScanNet上验证,SplatSSC取得显著性能提升:在IoU指标上达到62.83%,mIoU达到51.83%,大幅领先现有技术。同时,在效率上实现突破,单张RTX 3090 GPU推理延迟约115ms,显存占用与参数规模保持合理水平。
总结与展望
SplatSSC的成功证明了“基元质量优先于数量”的理念,通过几何引导的稀疏表征,在低计算资源下实现高质量场景重构。未来将拓展至大规模户外动态场景,为构建持久性具身世界模型奠定基础。
(声明:该内容经AI精编)
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