論文の概要: Gaussian-SLAM: Photo-realistic Dense SLAM with Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10070v1
- Date: Wed, 6 Dec 2023 10:47:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 13:47:15.119336
- Title: Gaussian-SLAM: Photo-realistic Dense SLAM with Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: Gaussian-SLAM:Gaussian Splattingを用いたフォトリアリスティックDense SLAM
- Authors: Vladimir Yugay, Yue Li, Theo Gevers, Martin R. Oswald
- Abstract要約: 本稿では,ガウススプレートをシーン表現として用いた高密度同時局所化マッピング(SLAM)手法を提案する。
新しい表現は、実世界のシーンと合成シーンの対話的リアルタイム再構成と写真リアルレンダリングを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.393541162989358
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a new dense simultaneous localization and mapping (SLAM) method
that uses Gaussian splats as a scene representation. The new representation
enables interactive-time reconstruction and photo-realistic rendering of
real-world and synthetic scenes. We propose novel strategies for seeding and
optimizing Gaussian splats to extend their use from multiview offline scenarios
to sequential monocular RGBD input data setups. In addition, we extend Gaussian
splats to encode geometry and experiment with tracking against this scene
representation. Our method achieves state-of-the-art rendering quality on both
real-world and synthetic datasets while being competitive in reconstruction
performance and runtime.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ガウススプレートをシーン表現として用いた高密度同時局所化マッピング(SLAM)手法を提案する。
新しい表現は、実世界のシーンと合成シーンのインタラクティブな再構築と写真リアルレンダリングを可能にする。
本稿では,マルチビューオフラインシナリオから逐次単眼型rgbd入力データ設定へ拡張するための,ガウス型スプレートのシードと最適化のための新しい戦略を提案する。
さらに,ガウス平面を拡張して幾何学を符号化し,このシーン表現に対する追跡実験を行う。
提案手法は,実世界および合成データセットのレンダリング品質を再現性能と実行性能の両面で向上させる。
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