論文の概要: GS-SLAM: Dense Visual SLAM with 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11700v3
- Date: Fri, 5 Jan 2024 06:18:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-08 17:54:23.515728
- Title: GS-SLAM: Dense Visual SLAM with 3D Gaussian Splatting
- Title(参考訳): GS-SLAM:3Dガウススプラッティングによる高解像度視力SLAM
- Authors: Chi Yan, Delin Qu, Dong Wang, Dan Xu, Zhigang Wang, Bin Zhao, Xuelong
Li
- Abstract要約: 本稿では,まず3次元ガウス表現を同時局所化・マッピングシステムで利用するtextbfGS-SLAM$を紹介する。
提案手法では,地図の最適化とRGB-D再レンダリングの大幅な高速化を実現するリアルタイム微分可能なスプレイティングレンダリングパイプラインを利用する。
提案手法は,Replica,TUM-RGBDデータセット上の既存の最先端リアルタイム手法と比較して,競争性能が向上する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 54.56928482110888
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we introduce $\textbf{GS-SLAM}$ that first utilizes 3D
Gaussian representation in the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)
system. It facilitates a better balance between efficiency and accuracy.
Compared to recent SLAM methods employing neural implicit representations, our
method utilizes a real-time differentiable splatting rendering pipeline that
offers significant speedup to map optimization and RGB-D re-rendering.
Specifically, we propose an adaptive expansion strategy that adds new or
deletes noisy 3D Gaussian in order to efficiently reconstruct new observed
scene geometry and improve the mapping of previously observed areas. This
strategy is essential to extend 3D Gaussian representation to reconstruct the
whole scene rather than synthesize a static object in existing methods.
Moreover, in the pose tracking process, an effective coarse-to-fine technique
is designed to select reliable 3D Gaussian representations to optimize camera
pose, resulting in runtime reduction and robust estimation. Our method achieves
competitive performance compared with existing state-of-the-art real-time
methods on the Replica, TUM-RGBD datasets. The source code will be released
soon.
- Abstract(参考訳): 本稿では,slamシステムにおいて,まず3次元ガウス表現を用いた$\textbf{gs-slam}$を提案する。
効率と正確さのバランスが向上します。
ニューラル暗黙表現を用いた最近のSLAM法と比較して,本手法では,マップ最適化とRGB-D再レンダリングに大幅な高速化を提供するリアルタイム微分可能なスプラッティングレンダリングパイプラインを利用する。
具体的には,新しいシーン形状を効率的に再構築し,以前に観測された領域のマッピングを改善するために,新しい,あるいはノイズの多い3次元ガウスを付加する適応展開戦略を提案する。
この戦略は、既存の手法で静的オブジェクトを合成するのではなく、3次元ガウス表現を拡張してシーン全体を再構築するために不可欠である。
さらに、ポーズトラッキングプロセスでは、カメラポーズを最適化する信頼性の高い3次元ガウス表現を選択するために、効果的な粗大化手法が設計されている。
提案手法は,Replica,TUM-RGBDデータセット上の既存の最先端リアルタイム手法と比較して,競争性能が向上する。
ソースコードはまもなくリリースされる予定だ。
関連論文リスト
- SemGauss-SLAM: Dense Semantic Gaussian Splatting SLAM [15.155778039729292]
本稿では,高精度な3次元セマンティックマッピング,ロバストなカメラトラッキング,高品質なリアルタイムレンダリングを実現するSemGauss-SLAMを提案する。
セマンティックな特徴を3次元ガウス表現に組み込んで,環境の空間的レイアウト内で意味情報を効果的にエンコードする。
我々のSemGauss-SLAM法は、ReplicaおよびScanNetデータセットのマッピングと追跡精度の観点から、既存の高密度なセマンティックSLAM法よりも優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T10:33:26Z) - GaussianPro: 3D Gaussian Splatting with Progressive Propagation [49.918797726059545]
3DGSはStructure-from-Motion (SfM)技術によって生成されるポイントクラウドに大きく依存している。
本稿では, 3次元ガウスの密度化を導くために, プログレッシブ・プログレッシブ・プログレッシブ・ストラテジーを適用した新しい手法を提案する。
提案手法はデータセット上の3DGSを大幅に上回り,PSNRでは1.15dBの改善が見られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T16:00:20Z) - GES: Generalized Exponential Splatting for Efficient Radiance Field
Rendering [116.99325082775387]
GES(Generalized Exponential Splatting)は、GEF(Generalized Exponential Function)を用いて3Dシーンをモデル化する斬新な表現である。
周波数変調損失の助けを借りて、GESは新規なビュー合成ベンチマークにおいて競合性能を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T17:32:50Z) - pixelSplat: 3D Gaussian Splats from Image Pairs for Scalable
Generalizable 3D Reconstruction [29.192847542384712]
pixelSplatは、画像のペアから3次元ガウスプリミティブによってパラメータ化された3次元放射界の再構成を学ぶフィードフォワードモデルである。
我々のモデルは、スケーラブルなトレーニングのためのリアルタイム・メモリ効率のレンダリングと、推論時の高速な3次元再構成を特徴としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T17:03:50Z) - Gaussian Splatting SLAM [17.90035087300551]
移動単眼カメラとRGB-Dカメラを用いて3次元ガウススプラッティングをインクリメンタルな3次元再構成に適用した。
3fpsでライブで動作するSLAM法は,ガウスを唯一の3次元表現として利用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-11T18:19:04Z) - GIR: 3D Gaussian Inverse Rendering for Relightable Scene Factorization [76.52007427483396]
GIRは3次元ガウス逆レンダリング法である。
本手法は,多視点画像から物体の材料特性,照明,形状を推定するために3次元ガウス法を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T16:05:15Z) - GPS-Gaussian: Generalizable Pixel-wise 3D Gaussian Splatting for
Real-time Human Novel View Synthesis [73.7634042008412]
我々は、文字の新たなビューをリアルタイムに合成するための新しいアプローチ、GPS-Gaussianを提案する。
提案手法は,スパースビューカメラ設定下での2K解像度のレンダリングを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T18:59:55Z) - SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM [50.60694084264132]
3Dガウシアンによるシーンの表現は、単一の単眼のRGB-Dカメラを用いて高密度SLAMを実現することができることを示す。
私たちはオンラインのトラッキングとマッピングのパイプラインを採用し、基礎となるガウス表現を特に使用するように調整しています。
実験により、SplaTAMは、カメラポーズ推定、マップ構築、ノベルビュー合成において、最先端の性能を最大2倍に向上することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T18:53:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。