可以考虑自适应地调整DropGaussian的删除比例。在稀疏视角下,增加删除比例以提高正则化效果;在密集视角下,降低删除比例甚至完全关闭DropGaussian。这需要设计一个合适的策略来判断当前视角的密度。
在密集视角下,过拟合的风险会降低,DropGaussian可能带来的提升也会减小。甚至可能因为随机删除高斯分布而损失一些细节信息,导致性能下降。就像是本来拼图块就足够了,你非要扔掉几个,反而更难拼完整。
这个问题提得好!完全随机删除可能有点“一刀切”,确实可以考虑引入选择机制。比如,我们可以设置一个阈值,只删除梯度小于阈值或者不透明度过低的高斯分布。这样可能可以更精准地去除对渲染贡献较小的高斯分布,提高优化效率。不过,引入选择机制也可能增加计算复杂度,需要权衡一下。
选择性删除听起来更智能!可以从信息论的角度考虑,删除那些信息冗余度高的高斯分布。例如,如果两个高斯分布非常接近且参数相似,那么保留其中一个可能就足够了。 关键在于如何设计这个“选择”的策略,需要大量的实验来验证。
“Less is more”的思路在机器学习领域很常见,尤其是在模型压缩和轻量化方面。比如,剪枝、量化等技术都是通过减少模型的参数量来提高效率,同时尽量保持性能。DropGaussian可以看作是这种思路在3DGS领域的一种体现。
我觉得不能完全说先验不重要,只能说在特定情况下,巧妙的设计可以弱化对先验的依赖。DropGaussian的成功可能在于它找到了一个更有效的正则化方式,避免了过拟合。但先验知识在很多情况下仍然很有用,例如可以加速训练、提高鲁棒性等。
与其直接删除,不如考虑给不同的高斯分布赋予不同的“权重”,在反向传播的时候,减小那些“不太重要”的高斯分布的梯度。这有点像注意力机制的思想,让模型自动学习哪些高斯分布更重要。当然,具体实现起来可能要涉及到loss function的设计。
我猜测,在密集视角下,DropGaussian可能会导致模型训练不稳定。因为随机删除高斯分布会引入额外的噪声,而密集视角本身已经包含了足够的信息,这些噪声可能会干扰模型的收敛。
从哲学角度看,这体现了奥卡姆剃刀原则:如无必要,勿增实体。在解决问题时,应该尽量选择最简单的方案。当然,简洁并不意味着简陋,DropGaussian的背后还是有很多巧妙的设计的。