論文の概要: High-Fidelity SLAM Using Gaussian Splatting with Rendering-Guided Densification and Regularized Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12535v2
- Date: Wed, 02 Oct 2024 09:00:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-03 15:16:43.657943
- Title: High-Fidelity SLAM Using Gaussian Splatting with Rendering-Guided Densification and Regularized Optimization
- Title（参考訳）: Rendering-Guided Densificationと正規化最適化を用いたガウス平板を用いた高忠実SLAM
- Authors: Shuo Sun, Malcolm Mielle, Achim J. Lilienthal, Martin Magnusson,
- Abstract要約: 本稿では,3次元ガウススプラッティングに基づく高密度RGBD SLAMシステムを提案する。
近年のニューラルかつ並列に開発されたガウススプラッティング RGBD SLAM ベースラインと比較して,本手法は合成データセット Replica の最先端結果と実世界のデータセット TUM の競合結果を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.845446246585215
- License:
- Abstract: We propose a dense RGBD SLAM system based on 3D Gaussian Splatting that provides metrically accurate pose tracking and visually realistic reconstruction. To this end, we first propose a Gaussian densification strategy based on the rendering loss to map unobserved areas and refine reobserved areas. Second, we introduce extra regularization parameters to alleviate the forgetting problem in the continuous mapping problem, where parameters tend to overfit the latest frame and result in decreasing rendering quality for previous frames. Both mapping and tracking are performed with Gaussian parameters by minimizing re-rendering loss in a differentiable way. Compared to recent neural and concurrently developed gaussian splatting RGBD SLAM baselines, our method achieves state-of-the-art results on the synthetic dataset Replica and competitive results on the real-world dataset TUM.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元ガウススプラッティングに基づく高密度RGBD SLAMシステムを提案する。
そこで我々はまず,未観測領域を地図化し,再観測領域を精査するためのレンダリング損失に基づくガウス密度化戦略を提案する。
第2に、連続写像問題において、パラメータが最新のフレームに過度に適合し、その結果、前のフレームのレンダリング品質が低下する傾向にある忘れ問題を軽減するために、余分な正規化パラメータを導入する。
マッピングと追跡は、ガウスパラメータを用いて、異なる方法で損失の再レンダリングを最小化することによって行われる。
近年のニューラルかつ並列に開発されたガウススプラッティング RGBD SLAM ベースラインと比較して,本手法は合成データセット Replica の最先端結果と実世界のデータセット TUM の競合結果を得る。
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