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초록·키워드
기존 3DGS에서 모든 픽셀을 균등하게 처리하고 고정된 임계값을 기준으로 가우시안을 분열하기 때문에 복잡한 영역에서 학습 자원이 충분히 집중되지 못하는 한계가 있다. 본 논문은 이를 보완하기 위해 이미지를 타일 단위로 분할한 뒤 절대 오차를 계산하고 오차가 높은 영역에 더 큰 가중치를 부여하는 타일 기반 하드 마이닝 기법을 제안한다. 또한 이미지에서 절대 오차와 에지 오차를 측정하여 오차에 따라 가우시안 분열 임계값을 동적으로 조정하는 에지 가중 Densify 기법을 제안한다. 실험 결과 제안 기법은 시각 품질 지표인 PSNR, SSIM, LPIPS에서 성능이 향상되었고 경계부 및 고주파 영역에서의 재구성 품질이 개선된 것을 확인하였다. 이러한 결과는 학습 자원의 분포를 동적으로 반영함으로써 기존 3DGS가 가진 구조적 한계를 완화할 수 있음을 시사한다.
본문·목차
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