SparseStreet는 도로 장면 재구성을 위한 새로운 압축 프레임워크입니다. 동적 객체는 고해상도로, 정적 배경은 불필요한 부분을 제거하여 효율성을 높입니다. Waymo와 nuScenes 데이터셋 실험 결과 최대 80% 압축률을 달성하며 시각적 품질 저하를 최소화했습니다.
기존 가우시안 스플래팅 방식은 많은 가우시안 원시체가 필요하여 저장 비용과 렌더링 속도가 높았지만, SparseStreet는 노드 기반 가지치기 전략으로 이를 개선했습니다. 동적 객체의 디테일을 유지하면서 정적 배경의 중복을 줄여 효율성을 높입니다.
(https://sparsestreet.github.io/)