論文の概要: SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02126v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 18:53:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 14:05:58.275140
• Title: SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM
• Title（参考訳）: SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM
• Authors: Nikhil Keetha, Jay Karhade, Krishna Murthy Jatavallabhula, Gengshan Yang, Sebastian Scherer, Deva Ramanan, Jonathon Luiten
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.60694084264132
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Dense simultaneous localization and mapping (SLAM) is pivotal for embodied scene understanding. Recent work has shown that 3D Gaussians enable high-quality reconstruction and real-time rendering of scenes using multiple posed cameras. In this light, we show for the first time that representing a scene by 3D Gaussians can enable dense SLAM using a single unposed monocular RGB-D camera. Our method, SplaTAM, addresses the limitations of prior radiance field-based representations, including fast rendering and optimization, the ability to determine if areas have been previously mapped, and structured map expansion by adding more Gaussians. We employ an online tracking and mapping pipeline while tailoring it to specifically use an underlying Gaussian representation and silhouette-guided optimization via differentiable rendering. Extensive experiments show that SplaTAM achieves up to 2X state-of-the-art performance in camera pose estimation, map construction, and novel-view synthesis, demonstrating its superiority over existing approaches, while allowing real-time rendering of a high-resolution dense 3D map.
• Abstract（参考訳）: 濃密な同時局所化とマッピング(SLAM)は、シーン理解の具体化に重要である。 近年の研究では、3Dガウシアンが複数のカメラを用いて高画質の再現とリアルタイムレンダリングを可能にすることが示されている。 この光で、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。 提案手法であるsplatamは,高速レンダリングや最適化,領域が以前にマッピングされたかどうかの判断,ガウス関数の追加による構造化マップ拡張などを含む,事前の輝度場に基づく表現の制限に対処する。 オンライントラッキングとマッピングのパイプラインを使用し、基礎となるガウス表現と、微分レンダリングによるシルエット誘導最適化を特に使用するように調整しています。 広汎な実験により、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大2倍の性能を達成し、既存のアプローチよりも優位性を示しながら、高解像度の高密度3Dマップのリアルタイムレンダリングを可能にした。

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