論文の概要: GaussNav: Gaussian Splatting for Visual Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11625v2
• Date: Wed, 20 Mar 2024 02:01:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 11:32:23.877686
• Title: GaussNav: Gaussian Splatting for Visual Navigation
• Title（参考訳）: GaussNav: ビジュアルナビゲーションのためのガウススプレイティング
• Authors: Xiaohan Lei, Min Wang, Wengang Zhou, Houqiang Li,
• Abstract要約: インスタンスイメージゴールナビゲーション(IIN)では、エージェントが探索されていない環境で、目標画像に描かれた特定のオブジェクトを見つける必要がある。 我々のフレームワークは3次元ガウススプラッティングに基づく新しい地図表現を構築する(3DGS) 我々のフレームワークは、Habitat-Matterport 3D(HM3D)データセットに挑戦するPath Length(SPL)が0.252から0.578に重み付けしたSuccessの増加によって証明された、パフォーマンスの著しい飛躍を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.13664084464514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In embodied vision, Instance ImageGoal Navigation (IIN) requires an agent to locate a specific object depicted in a goal image within an unexplored environment. The primary difficulty of IIN stems from the necessity of recognizing the target object across varying viewpoints and rejecting potential distractors. Existing map-based navigation methods largely adopt the representation form of Bird's Eye View (BEV) maps, which, however, lack the representation of detailed textures in a scene. To address the above issues, we propose a new Gaussian Splatting Navigation (abbreviated as GaussNav) framework for IIN task, which constructs a novel map representation based on 3D Gaussian Splatting (3DGS). The proposed framework enables the agent to not only memorize the geometry and semantic information of the scene, but also retain the textural features of objects. Our GaussNav framework demonstrates a significant leap in performance, evidenced by an increase in Success weighted by Path Length (SPL) from 0.252 to 0.578 on the challenging Habitat-Matterport 3D (HM3D) dataset. Our code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 具体的視覚では、インスタンスイメージゴールナビゲーション(IIN)は、エージェントが探索されていない環境でゴール画像に描かれた特定のオブジェクトを見つける必要がある。 IINの主な難しさは、様々な視点で対象物を認識することの必要性と、潜在的な散逸を拒絶することにある。 既存の地図ベースのナビゲーション手法は、主にバードアイビュー(BEV)マップの表現形式を採用するが、シーン内の詳細なテクスチャの表現は欠如している。 上記の課題に対処するため,我々は3Dガウススティング(3DGS)に基づく新しい地図表現を構築するIINタスクのための新しいガウススティングナビゲーション(GaussNav)フレームワークを提案する。 提案フレームワークにより,エージェントはシーンの形状や意味情報を記憶するだけでなく,オブジェクトのテクスチャ的特徴を保持することができる。 当社のGaussNavフレームワークは、Habitat-Matterport 3D(HM3D)データセット上で、パス長(SPL)が0.252から0.578に重み付けしたSuccessの増加によって、パフォーマンスが大幅に向上したことを実証しています。 私たちのコードは公開されます。

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