論文の概要: SGS-SLAM: Semantic Gaussian Splatting For Neural Dense SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03246v6
• Date: Sun, 24 Nov 2024 09:56:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:16:27.027077
• Title: SGS-SLAM: Semantic Gaussian Splatting For Neural Dense SLAM
• Title（参考訳）: SGS-SLAM: 感性ガウススプラッティングによるニューラルディエンスSLAM
• Authors: Mingrui Li, Shuhong Liu, Heng Zhou, Guohao Zhu, Na Cheng, Tianchen Deng, Hongyu Wang,
• Abstract要約: SGS-SLAMはSplattingに基づく最初の意味的視覚的SLAMシステムである。 外観幾何学とマルチチャネル最適化による意味的特徴は、ニューラル暗黙のSLAMシステムの過度な制限に対処する。 カメラポーズ推定、マップ再構成、正確なセマンティックセグメンテーション、およびオブジェクトレベルの幾何精度において最先端のパフォーマンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.144010652281121
• License:
• Abstract: We present SGS-SLAM, the first semantic visual SLAM system based on Gaussian Splatting. It incorporates appearance, geometry, and semantic features through multi-channel optimization, addressing the oversmoothing limitations of neural implicit SLAM systems in high-quality rendering, scene understanding, and object-level geometry. We introduce a unique semantic feature loss that effectively compensates for the shortcomings of traditional depth and color losses in object optimization. Through a semantic-guided keyframe selection strategy, we prevent erroneous reconstructions caused by cumulative errors. Extensive experiments demonstrate that SGS-SLAM delivers state-of-the-art performance in camera pose estimation, map reconstruction, precise semantic segmentation, and object-level geometric accuracy, while ensuring real-time rendering capabilities.
• Abstract（参考訳）: SGS-SLAMはガウススプラッティングに基づく最初の意味的視覚的SLAMシステムである。 マルチチャネル最適化を通じて外観、幾何学、意味的特徴を取り入れ、高品質なレンダリング、シーン理解、オブジェクトレベルの幾何学において、神経暗黙のSLAMシステムの過度な制限に対処する。 オブジェクト最適化における従来の深度と色損失の欠点を効果的に補うユニークな意味的特徴損失を導入する。 意味誘導型キーフレーム選択戦略により,累積誤差による誤検出を防止する。 大規模な実験により、SGS-SLAMは、リアルタイムレンダリング機能を確保しながら、カメラポーズ推定、マップ再構成、正確なセマンティックセグメンテーション、およびオブジェクトレベルの幾何的精度で最先端のパフォーマンスを提供することが示された。

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