3DGS-IEval-15K: A Large-scale Image Quality Evaluation Database for 3D Gaussian-Splatting

要約

3Dガウススプラッティング（3DG）は、新しいビュー合成の有望なアプローチとして浮上しており、視覚的な忠実度が高いリアルタイムレンダリングを提供しています。
ただし、その実質的なストレージ要件は、実用的なアプリケーションに大きな課題をもたらします。
最近の最新の（SOTA）3DGSメソッドは、専用の圧縮モジュールをますます組み込んでいますが、知覚的影響を評価するための包括的なフレームワークが不足しています。
したがって、圧縮された3DGS表現専用に設計された最初の大規模な画質評価（IQA）データセットである3DGS-IEVAL-15Kを提示します。
私たちのデータセットには、10の実際のシーンからレンダリングされた15,200の画像が含まれます。20の戦略的に選択された視点で6つの代表的な3DGSアルゴリズムを備えており、さまざまな圧縮レベルがさまざまな歪み効果をもたらします。
制御された主観的実験を通じて、60人の視聴者から人間の知覚データを収集します。
シーンの多様性とMOS分布分析を通じてデータセットの品質を検証し、多様なタイプをカバーする30の代表的なIQAメトリックを使用して包括的なベンチマークを確立します。
これまでで最大の3DGS品質評価データセットとして、当社の作業は3DGS専門のIQAメトリックを開発するための基盤を提供し、3DGSに固有のビュー依存性品質分布パターンを調査するための不可欠なデータを提供します。
データベースは、https://github.com/yukexing/3dgs-ieval-15kで公開されています。

要約(オリジナル)

3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a promising approach for novel view synthesis, offering real-time rendering with high visual fidelity. However, its substantial storage requirements present significant challenges for practical applications. While recent state-of-the-art (SOTA) 3DGS methods increasingly incorporate dedicated compression modules, there is a lack of a comprehensive framework to evaluate their perceptual impact. Therefore we present 3DGS-IEval-15K, the first large-scale image quality assessment (IQA) dataset specifically designed for compressed 3DGS representations. Our dataset encompasses 15,200 images rendered from 10 real-world scenes through 6 representative 3DGS algorithms at 20 strategically selected viewpoints, with different compression levels leading to various distortion effects. Through controlled subjective experiments, we collect human perception data from 60 viewers. We validate dataset quality through scene diversity and MOS distribution analysis, and establish a comprehensive benchmark with 30 representative IQA metrics covering diverse types. As the largest-scale 3DGS quality assessment dataset to date, our work provides a foundation for developing 3DGS specialized IQA metrics, and offers essential data for investigating view-dependent quality distribution patterns unique to 3DGS. The database is publicly available at https://github.com/YukeXing/3DGS-IEval-15K.

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