論文の概要: Splat-SLAM: Globally Optimized RGB-only SLAM with 3D Gaussians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16544v1
• Date: Sun, 26 May 2024 12:26:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 20:39:12.281996
• Title: Splat-SLAM: Globally Optimized RGB-only SLAM with 3D Gaussians
• Title（参考訳）: Splat-SLAM: グローバルに最適化されたRGBのみのSLAMと3Dガウス
• Authors: Erik Sandström, Keisuke Tateno, Michael Oechsle, Michael Niemeyer, Luc Van Gool, Martin R. Oswald, Federico Tombari,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.48403838439391
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting has emerged as a powerful representation of geometry and appearance for RGB-only dense Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), as it provides a compact dense map representation while enabling efficient and high-quality map rendering. However, existing methods show significantly worse reconstruction quality than competing methods using other 3D representations, e.g. neural points clouds, since they either do not employ global map and pose optimization or make use of monocular depth. In response, we propose the first RGB-only SLAM system with a dense 3D Gaussian map representation that utilizes all benefits of globally optimized tracking by adapting dynamically to keyframe pose and depth updates by actively deforming the 3D Gaussian map. Moreover, we find that refining the depth updates in inaccurate areas with a monocular depth estimator further improves the accuracy of the 3D reconstruction. Our experiments on the Replica, TUM-RGBD, and ScanNet datasets indicate the effectiveness of globally optimized 3D Gaussians, as the approach achieves superior or on par performance with existing RGB-only SLAM methods methods in tracking, mapping and rendering accuracy while yielding small map sizes and fast runtimes. The source code is available at https://github.com/eriksandstroem/Splat-SLAM.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splattingは、RGBのみの高密度局所化とマッピング(SLAM)のための幾何学と外観の強力な表現として登場した。 しかし、既存の手法では、グローバルマップを使わずに最適化を施したり、単分子深度を利用したりするため、他の3次元表現、例えばニューラルポイントクラウドを使った手法に比べて、再現性は著しく低下している。 そこで本研究では,RGBのみのSLAMシステムとして,キーフレームのポーズと深さの更新を動的に適応させることにより,グローバルに最適化されたトラッキングのすべての利点を生かした高密度な3次元ガウス地図表現を提案する。 さらに, 単分子深度推定器による不正確な領域の深度更新を補正することで, さらに3次元再構成の精度が向上することがわかった。 Replica, TUM-RGBD, ScanNetデータセットを用いた実験により, 地図サイズを小さく, 高速な実行環境を実現しつつ, 既存のRGBのみのSLAM法と同等あるいは同等の性能を達成できることを示す。 ソースコードはhttps://github.com/eriksandstroem/Splat-SLAM.comで入手できる。

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