論文の概要: SemGauss-SLAM: Dense Semantic Gaussian Splatting SLAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07494v2
- Date: Mon, 1 Apr 2024 06:52:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 08:19:18.762186
- Title: SemGauss-SLAM: Dense Semantic Gaussian Splatting SLAM
- Title(参考訳): SemGauss-SLAM:Dense Semantic Gaussian Splatting SLAM
- Authors: Siting Zhu, Renjie Qin, Guangming Wang, Jiuming Liu, Hesheng Wang,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.126704753481972
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose SemGauss-SLAM, the first semantic SLAM system utilizing 3D Gaussian representation, that enables accurate 3D semantic mapping, robust camera tracking, and high-quality rendering in real-time. In this system, we incorporate semantic feature embedding into 3D Gaussian representation, which effectively encodes semantic information within the spatial layout of the environment for precise semantic scene representation. Furthermore, we propose feature-level loss for updating 3D Gaussian representation, enabling higher-level guidance for 3D Gaussian optimization. In addition, to reduce cumulative drift and improve reconstruction accuracy, we introduce semantic-informed bundle adjustment leveraging semantic associations for joint optimization of 3D Gaussian representation and camera poses, leading to more robust tracking and consistent mapping. Our SemGauss-SLAM method demonstrates superior performance over existing dense semantic SLAM methods in terms of mapping and tracking accuracy on Replica and ScanNet datasets, while also showing excellent capabilities in novel-view semantic synthesis and 3D semantic mapping.
- Abstract(参考訳): 本稿では,3次元ガウス表現を利用した最初のセマンティックSLAMシステムであるSemGauss-SLAMを提案する。
本システムでは,3次元ガウス表現にセマンティックな特徴を組み込んで,環境の空間的レイアウト内に意味情報をエンコードすることで,正確なセマンティックなシーン表現を実現する。
さらに、3次元ガウス表現の更新のための特徴レベル損失を提案し、3次元ガウス最適化のための高レベルガイダンスを可能にする。
さらに,3次元ガウス表現とカメラポーズの協調最適化にセマンティックアソシエーションを活用することで,より堅牢なトラッキングと一貫したマッピングを実現する。
我々のSemGauss-SLAM法は,ReplicaおよびScanNetデータセット上でのマッピングと追跡の精度において,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とともに,新規ビューセマンティック合成と3Dセマンティックマッピングの優れた機能を示す。
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