論文の概要: How NeRFs and 3D Gaussian Splatting are Reshaping SLAM: a Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13255v2
- Date: Thu, 11 Apr 2024 12:13:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 18:35:56.644083
- Title: How NeRFs and 3D Gaussian Splatting are Reshaping SLAM: a Survey
- Title(参考訳): NeRFと3DガウススプラッティングがSLAMをどう変えるか:サーベイ
- Authors: Fabio Tosi, Youmin Zhang, Ziren Gong, Erik Sandström, Stefano Mattoccia, Martin R. Oswald, Matteo Poggi,
- Abstract要約: 本稿では、放射場における最新の進歩のレンズによるSLAMの進展について概観する。
背景、進化の道、固有の強さと限界に光を当て、ダイナミックな進歩と特定の課題を強調するための基本的な参照として機能する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 45.05239490806009
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over the past two decades, research in the field of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) has undergone a significant evolution, highlighting its critical role in enabling autonomous exploration of unknown environments. This evolution ranges from hand-crafted methods, through the era of deep learning, to more recent developments focused on Neural Radiance Fields (NeRFs) and 3D Gaussian Splatting (3DGS) representations. Recognizing the growing body of research and the absence of a comprehensive survey on the topic, this paper aims to provide the first comprehensive overview of SLAM progress through the lens of the latest advancements in radiance fields. It sheds light on the background, evolutionary path, inherent strengths and limitations, and serves as a fundamental reference to highlight the dynamic progress and specific challenges.
- Abstract(参考訳): 過去20年間で、同時局在マッピング(SLAM)の分野での研究は大きな進化を遂げ、未知の環境を自律的に探索する上で重要な役割を担ってきた。
この進化は、手作りの手法からディープラーニングの時代まで、ニューラルネットワーク場(NeRF)と3Dガウススプラッティング(3DGS)の表現に焦点を当てた最近の発展まで様々である。
本研究は,研究の進展と,その話題に関する包括的調査の欠如を認識し,レーダランス分野における最新の進歩のレンズを通して,SLAMの進展の包括的概要を初めて明らかにすることを目的としている。
背景、進化の道、固有の強さと限界に光を当て、ダイナミックな進歩と特定の課題を強調するための基本的な参照として機能する。
関連論文リスト
- Foundation Models for Remote Sensing and Earth Observation: A Survey [101.77425018347557]
本調査は、リモートセンシング基礎モデル(RSFM)の新しい分野を体系的にレビューする。
モチベーションと背景の概要から始まり、続いて基本概念が導入された。
我々はこれらのモデルを公開データセットと比較し、既存の課題について議論し、今後の研究方向性を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-22T01:08:21Z) - Survey on Fundamental Deep Learning 3D Reconstruction Techniques [0.0]
本調査は,写真リアルな3Dモデルとシーンを生成する基礎的深層学習(DL)に基づく3D再構成技術について検討することを目的とする。
我々は、基礎となるアルゴリズムを識別し、その強みとトレードオフを評価し、この急速に発展する分野における将来の研究軌道を計画する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T02:30:05Z) - Neural Radiance Field-based Visual Rendering: A Comprehensive Review [0.6047429555885261]
近年、Neural Radiance Fields (NeRF) はコンピュータビジョンとグラフィックスの分野で顕著な進歩を遂げている。
NeRFは学術界で継続的な研究ブームを引き起こしている。
本総説では,過去2年間にNeRFに関する研究文献を詳細に分析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-31T15:18:38Z) - 3D Gaussian as a New Era: A Survey [19.47965615118856]
3D Gaussian Splatting (3D-GS) はコンピュータグラフィックスの分野で大きな進歩を遂げている。
ニューラルネットワーク(Neural Radiance Fields、NeRF)のようなニューラルネットワークに依存しない、明示的なシーン表現と新しいビュー合成を提供する。
ロボット工学、都市マッピング、自律ナビゲーション、仮想現実/拡張現実(VR/拡張現実)など、さまざまな分野の応用を見出している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-11T12:33:08Z) - A Survey on 3D Gaussian Splatting [51.96747208581275]
3D Gaussian splatting (GS) は、明示的なラディアンス場とコンピュータグラフィックスの領域において、トランスフォーメーション技術として登場した。
本稿では,3D GSの領域における最近の発展と重要な貢献について,初めて体系的に概説する。
前例のないレンダリング速度を実現することで、3D GSは、仮想現実からインタラクティブメディアなど、数多くのアプリケーションを開くことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-08T13:42:59Z) - BeyondPixels: A Comprehensive Review of the Evolution of Neural Radiance Fields [1.1531932979578041]
NeRF(Neural Radiance Fieldsの略)は、AIアルゴリズムを使用して2D画像から3Dオブジェクトを生成する最近のイノベーションである。
この調査は、最近のNeRFの進歩を概観し、それらのアーキテクチャ設計に従って分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T16:10:21Z) - A Diachronic Analysis of Paradigm Shifts in NLP Research: When, How, and
Why? [84.46288849132634]
本稿では、因果発見と推論技術を用いて、科学分野における研究トピックの進化を分析するための体系的な枠組みを提案する。
我々は3つの変数を定義し、NLPにおける研究トピックの進化の多様な側面を包含する。
我々は因果探索アルゴリズムを用いてこれらの変数間の因果関係を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T11:08:00Z) - 3D Object Detection from Images for Autonomous Driving: A Survey [68.33502122185813]
画像から3Dオブジェクトを検出することは、自動運転の基本的かつ困難な問題の一つだ。
この問題を2015年から2021年にかけて200以上の研究が行われ、理論、アルゴリズム、応用の幅広い範囲で研究されている。
我々は,この新奇で継続的な研究分野を包括的に調査し,画像に基づく3D検出に最もよく使用されるパイプラインを要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-07T07:12:24Z) - Deep Learning for Face Anti-Spoofing: A Survey [74.42603610773931]
対面防止(FAS)は、プレゼンテーションアタック(PA)から顔認識システムを保護する上で重要な役割を担っているため、近年注目を集めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-28T19:12:00Z)
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。