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초록·키워드
기존 3DGS는 고품질 장면 재구성을 위해 densification을 활용하지만 일반적으로 학습 초반의 제한된 구간에서만 이를 수행하므로 후반 학습 단계에서의 세부 구조 보완에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 학습 손실의 변화 추이를 기반으로 densification 수행 시점을 동적으로 재조정하는 Densification Rescheduling 기법을 제안한다. 제안 방법은 손실 감소율이 일정 수준 이하로 떨어지는 시점을 학습 정체 구간으로 판단하고 densification을 일시적으로 재활성화하여 후반부 구조 정제를 유도한다. 실험 결과 제안 기법은 PSNR, SSIM, LPIPS에서 기존 방법 대비 향상된 성능을 보였으며 시각적으로도 더 정교한 구조 표현과 안정적인 재구성 결과를 나타내었다. 이는 학습 상태를 반영한 densification Rescheduling이 3DGS의 후반 학습 한계를 효과적으로 보완할 수 있음을 보여준다.
본문·목차
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