ObjectGS는 3D Gaussian Splatting의 고품질 재구축 및 실시간 새로운 뷰 합성 기능을 유지하면서, 개체 수준의 인식을 위한 의미론적 이해를 통합한 객체 인식 프레임워크입니다. 기존의 3D Gaussian Splatting이 장면을 통합적으로 처리하는 것과 달리, ObjectGS는 개별 객체를 지역적 앵커로 모델링하여 신경 가우시안을 생성하고 객체 ID를 공유함으로써 정확한 객체 수준의 재구축을 가능하게 합니다. 학습 중에는 이러한 앵커를 동적으로 생성하거나 제거하고 특징을 최적화하며, 원-핫 ID 인코딩과 분류 손실을 통해 명확한 의미론적 제약 조건을 적용합니다. 실험 결과, ObjectGS는 개방형 어휘 및 전체 시야 분할 작업에서 최첨단 방법을 능가하며, 메시 추출 및 장면 편집과 같은 응용 프로그램과 원활하게 통합됩니다.
