論文の概要: Compact 3D Gaussian Splatting For Dense Visual SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11247v2
• Date: Fri, 27 Sep 2024 06:22:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 03:59:24.972202
• Title: Compact 3D Gaussian Splatting For Dense Visual SLAM
• Title（参考訳）: 高精細な視力SLAMのためのコンパクトな3Dガウススプレイティング
• Authors: Tianchen Deng, Yaohui Chen, Leyan Zhang, Jianfei Yang, Shenghai Yuan, Jiuming Liu, Danwei Wang, Hesheng Wang, Weidong Chen,
• Abstract要約: 本稿では,ガウス楕円体の数とパラメータサイズを削減できるコンパクトな3次元ガウス格子SLAMシステムを提案する。 余剰楕円体を減らすために、スライドウィンドウベースのマスキング戦略が最初に提案されている。 本手法は,シーン表現の最先端(SOTA)品質を維持しつつ,高速なトレーニングとレンダリングの高速化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.37035997240123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work has shown that 3D Gaussian-based SLAM enables high-quality reconstruction, accurate pose estimation, and real-time rendering of scenes. However, these approaches are built on a tremendous number of redundant 3D Gaussian ellipsoids, leading to high memory and storage costs, and slow training speed. To address the limitation, we propose a compact 3D Gaussian Splatting SLAM system that reduces the number and the parameter size of Gaussian ellipsoids. A sliding window-based masking strategy is first proposed to reduce the redundant ellipsoids. Then we observe that the covariance matrix (geometry) of most 3D Gaussian ellipsoids are extremely similar, which motivates a novel geometry codebook to compress 3D Gaussian geometric attributes, i.e., the parameters. Robust and accurate pose estimation is achieved by a global bundle adjustment method with reprojection loss. Extensive experiments demonstrate that our method achieves faster training and rendering speed while maintaining the state-of-the-art (SOTA) quality of the scene representation.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、3DガウスをベースとしたSLAMが高品質な再現、正確なポーズ推定、シーンのリアルタイムレンダリングを可能にしている。 しかし、これらのアプローチは膨大な数の冗長な3Dガウス楕円体の上に構築されており、メモリとストレージのコストが高く、訓練速度が遅い。 この制限に対処するために,ガウス楕円体の数とパラメータサイズを小さくするコンパクトな3次元ガウス格子SLAMシステムを提案する。 余剰楕円体を減らすために、スライドウィンドウベースのマスキング戦略が最初に提案されている。 そして、ほとんどの3次元ガウス楕円体の共分散行列(幾何学)が非常によく似ており、3次元ガウス幾何学的属性、すなわちパラメータを圧縮する新しい幾何符号ブックを動機付けている。 再投射損失を伴う大域的バンドル調整法により,ロバストかつ高精度なポーズ推定を実現する。 大規模な実験により、シーン表現の最先端(SOTA)品質を維持しながら、トレーニングとレンダリングの高速化が実証された。

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