論文の概要: GSplatLoc: Grounding Keypoint Descriptors into 3D Gaussian Splatting for Improved Visual Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16502v3
- Date: Thu, 20 Mar 2025 12:57:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-21 16:32:57.357674
- Title: GSplatLoc: Grounding Keypoint Descriptors into 3D Gaussian Splatting for Improved Visual Localization
- Title（参考訳）: GSplatLoc:3次元ガウススプラッティングにキーポイント記述子を接地して視覚的ローカライゼーションを改善する
- Authors: Gennady Sidorov, Malik Mohrat, Denis Gridusov, Ruslan Rakhimov, Sergey Kolyubin,
- Abstract要約: 軽量なXFeat特徴抽出器から高密度かつ堅牢なキーポイント記述器を3DGSに統合する2段階の手順を提案する。
第2段階では、レンダリングベースの光度ワープ損失を最小限に抑え、初期ポーズ推定を洗練させる。
広く使われている屋内および屋外データセットのベンチマークは、最近のニューラルレンダリングベースのローカライゼーション手法よりも改善されていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4466437171584356
- License:
- Abstract: Although various visual localization approaches exist, such as scene coordinate regression and camera pose regression, these methods often struggle with optimization complexity or limited accuracy. To address these challenges, we explore the use of novel view synthesis techniques, particularly 3D Gaussian Splatting (3DGS), which enables the compact encoding of both 3D geometry and scene appearance. We propose a two-stage procedure that integrates dense and robust keypoint descriptors from the lightweight XFeat feature extractor into 3DGS, enhancing performance in both indoor and outdoor environments. The coarse pose estimates are directly obtained via 2D-3D correspondences between the 3DGS representation and query image descriptors. In the second stage, the initial pose estimate is refined by minimizing the rendering-based photometric warp loss. Benchmarking on widely used indoor and outdoor datasets demonstrates improvements over recent neural rendering-based localization methods, such as NeRFMatch and PNeRFLoc.
- Abstract（参考訳）: シーン座標回帰(英語版)やカメラポーズ回帰(英語版)など、様々な視覚的局所化アプローチが存在するが、これらの手法は最適化の複雑さや限られた精度に苦しむことが多い。
これらの課題に対処するために,新しいビュー合成技術,特に3次元ガウススプラッティング(3DGS)の利用について検討する。
軽量なXFeat特徴抽出器から高密度かつ堅牢なキーポイント記述器を3DGSに統合し,室内環境と屋外環境の両方で性能を向上させる2段階の手順を提案する。
粗いポーズ推定は、3DGS表現とクエリ画像記述子の間の2D-3D対応を通して直接得られる。
第2段階では、レンダリングベースの光度ワープ損失を最小限に抑え、初期ポーズ推定を洗練させる。
広く使用されている屋内および屋外データセットのベンチマークでは、NeRFMatchやPNeRFLocといった最近のニューラルネットワークベースのローカライゼーション手法の改善が示されている。
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