論文の概要: 3DGS-Calib: 3D Gaussian Splatting for Multimodal SpatioTemporal Calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11577v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 08:53:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 15:57:28.210049
- Title: 3DGS-Calib: 3D Gaussian Splatting for Multimodal SpatioTemporal Calibration
- Title（参考訳）: 3DGS-Calib:マルチモーダル時空間校正のための3次元ガウススプラッティング
- Authors: Quentin Herau, Moussab Bennehar, Arthur Moreau, Nathan Piasco, Luis Roldao, Dzmitry Tsishkou, Cyrille Migniot, Pascal Vasseur, Cédric Demonceaux,
- Abstract要約: マルチモーダルキャリブレーションを実現するために,3次元ガウス平滑化の高速化と精度に依存する新しいキャリブレーション法を提案する。
我々は、広く使われている運転データセットであるKITTI-360のシーケンスに関する実験結果を用いて、提案手法の優位性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.825752747213297
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Reliable multimodal sensor fusion algorithms re- quire accurate spatiotemporal calibration. Recently, targetless calibration techniques based on implicit neural representations have proven to provide precise and robust results. Nevertheless, such methods are inherently slow to train given the high compu- tational overhead caused by the large number of sampled points required for volume rendering. With the recent introduction of 3D Gaussian Splatting as a faster alternative to implicit representation methods, we propose to leverage this new ren- dering approach to achieve faster multi-sensor calibration. We introduce 3DGS-Calib, a new calibration method that relies on the speed and rendering accuracy of 3D Gaussian Splatting to achieve multimodal spatiotemporal calibration that is accurate, robust, and with a substantial speed-up compared to methods relying on implicit neural representations. We demonstrate the superiority of our proposal with experimental results on sequences from KITTI-360, a widely used driving dataset.
- Abstract（参考訳）: 信頼性のあるマルチモーダルセンサ融合アルゴリズムは正確な時空間キャリブレーションを再現する。
近年、暗黙の神経表現に基づく標的のない校正技術は、正確でロバストな結果をもたらすことが証明されている。
しかし、ボリュームレンダリングに必要な多数のサンプルポイントが原因で、コンプレーションのオーバヘッドが高いため、そのような手法は本質的に訓練が遅い。
近年,暗黙的表現手法の高速な代替として3次元ガウススプラッティングを導入することで,この新しいレン誘導手法を利用してより高速なマルチセンサキャリブレーションを実現することを提案する。
3DGS-Calibは、3Dガウススティングの速度と精度に依存する新しいキャリブレーション手法であり、暗黙のニューラル表現に依存する手法に比べて精度が高く、頑健で、かなりのスピードアップが可能なマルチモーダル時空間キャリブレーションを実現する。
我々は、広く使われている運転データセットであるKITTI-360のシーケンスに関する実験結果を用いて、提案手法の優位性を実証した。
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