論文の概要: SemGauss-SLAM: Dense Semantic Gaussian Splatting SLAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07494v3
- Date: Wed, 29 May 2024 06:10:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 23:01:49.056096
- 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,SemGauss-SLAMを提案する。SemGauss-SLAM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,高品質なレンダリングを実現する。
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。
トラッキングにおける累積ドリフトの低減とセマンティック再構築の精度向上のために,セマンティックインフォームドバンドル調整を導入する。
- 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, a dense semantic SLAM system utilizing 3D Gaussian representation, that enables accurate 3D semantic mapping, robust camera tracking, and high-quality rendering simultaneously. 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 in tracking and improve semantic reconstruction accuracy, we introduce semantic-informed bundle adjustment leveraging multi-frame semantic associations for joint optimization of 3D Gaussian representation and camera poses, leading to low-drift tracking and accurate mapping. Our SemGauss-SLAM method demonstrates superior performance over existing radiance field-based SLAM methods in terms of mapping and tracking accuracy on Replica and ScanNet datasets, while also showing excellent capabilities in high-precision semantic segmentation and dense semantic mapping.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元ガウス表現を用いた高密度セマンティックSLAMシステム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多フレーム意味型アソシエーションを活用することで,追跡における累積ドリフトを低減し,セマンティック再構築精度を向上させるために,セマンティックインフォームドバンドルアライメントを導入し,低ドリフトトラッキングと正確な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の観点から,既存の放射場に基づくSLAM法よりも優れた性能を示すとともに,高精度なセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションと密集セマンティックマッピングの優れた機能を示す。
関連論文リスト
- L3DG: Latent 3D Gaussian Diffusion [74.36431175937285]
L3DGは3次元ガウス拡散定式化による3次元ガウスの3次元モデリングのための最初のアプローチである。
我々は、部屋の大きさのシーンで効率的に操作するために、スパース畳み込みアーキテクチャーを用いている。
3Dガウス表現を利用することで、生成されたシーンを任意の視点からリアルタイムでレンダリングすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T13:19:32Z) - Visual SLAM with 3D Gaussian Primitives and Depth Priors Enabling Novel View Synthesis [11.236094544193605]
従来の幾何学に基づくSLAMシステムは、密度の高い3D再構成機能を持たない。
本稿では,新しいビュー合成技術である3次元ガウススプラッティングを組み込んだリアルタイムRGB-D SLAMシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-10T21:23:08Z) - Splat-SLAM: Globally Optimized RGB-only SLAM with 3D Gaussians [87.48403838439391]
3D Splattingは、RGBのみの高密度SLAMの幾何学と外観の強力な表現として登場した。
本稿では,高密度な3次元ガウス写像表現を持つRGBのみのSLAMシステムを提案する。
Replica、TUM-RGBD、ScanNetのデータセットに対する実験は、グローバルに最適化された3Dガウスの有効性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-26T12:26:54Z) - CLIP-GS: CLIP-Informed Gaussian Splatting for Real-time and View-consistent 3D Semantic Understanding [32.76277160013881]
コントラスト言語画像事前学習(CLIP)のセマンティクスをガウススプラッティングに統合するCLIP-GSを提案する。
SACはオブジェクト内の固有の統一意味論を利用して、3Dガウスのコンパクトで効果的な意味表現を学ぶ。
また,3次元モデルから得られた多視点一貫性を利用して,3次元コヒーレント自己学習(3DCS)戦略を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-22T15:01:32Z) - MM3DGS SLAM: Multi-modal 3D Gaussian Splatting for SLAM Using Vision, Depth, and Inertial Measurements [59.70107451308687]
カメラ画像と慣性測定による地図表現に3Dガウスアンを用いることで、精度の高いSLAMが実現できることを示す。
我々の手法であるMM3DGSは、より高速なスケール認識と軌道追跡の改善により、事前レンダリングの限界に対処する。
また,カメラと慣性測定ユニットを備えた移動ロボットから収集したマルチモーダルデータセットUT-MMもリリースした。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-01T04:57:41Z) - Semantic Gaussians: Open-Vocabulary Scene Understanding with 3D Gaussian Splatting [27.974762304763694]
セマンティック・ガウシアン(Semantic Gaussians)は,3次元ガウシアン・スプレイティングをベースとした,新しいオープン語彙シーン理解手法である。
既存の手法とは異なり、様々な2次元意味的特徴を3次元ガウスの新たな意味的構成要素にマッピングする多目的投影手法を設計する。
我々は,高速な推論のために,生の3Dガウスから意味成分を直接予測する3Dセマンティックネットワークを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-22T21:28:19Z) - NEDS-SLAM: A Neural Explicit Dense Semantic SLAM Framework using 3D Gaussian Splatting [5.655341825527482]
NEDS-SLAMは3次元ガウス表現に基づく意味論的SLAMシステムである。
本研究では,事前学習したセグメンテーションヘッドからの誤推定の影響を低減するために,空間的に一貫性のある特徴融合モデルを提案する。
我々は,高次元意味的特徴をコンパクトな3次元ガウス表現に圧縮するために,軽量エンコーダデコーダを用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-18T11:31:03Z) - GPS-Gaussian: Generalizable Pixel-wise 3D Gaussian Splatting for Real-time Human Novel View Synthesis [70.24111297192057]
我々は、文字の新たなビューをリアルタイムに合成するための新しいアプローチ、GPS-Gaussianを提案する。
提案手法は,スパースビューカメラ設定下での2K解像度のレンダリングを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-04T18:59:55Z) - GS-SLAM: Dense Visual SLAM with 3D Gaussian Splatting [51.96353586773191]
我々は,まず3次元ガウス表現を利用したtextbfGS-SLAM を提案する。
提案手法は,地図の最適化とRGB-Dレンダリングの大幅な高速化を実現するリアルタイム微分可能なスプレイティングレンダリングパイプラインを利用する。
提案手法は,Replica,TUM-RGBDデータセット上の既存の最先端リアルタイム手法と比較して,競争性能が向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-20T12:08:23Z) - Volumetric Semantically Consistent 3D Panoptic Mapping [77.13446499924977]
非構造環境における自律エージェントに適したセマンティック3Dマップを生成することを目的としたオンライン2次元から3次元のセマンティック・インスタンスマッピングアルゴリズムを提案する。
マッピング中にセマンティック予測の信頼性を統合し、セマンティックおよびインスタンス一貫性のある3D領域を生成する新しい方法を導入する。
提案手法は,パブリックな大規模データセット上での最先端の精度を実現し,多くの広く使用されているメトリクスを改善した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-26T08:03:10Z)
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。