論文の概要: LoGS: Visual Localization via Gaussian Splatting with Fewer Training Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11505v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 11:17:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:01:10.097373
• Title: LoGS: Visual Localization via Gaussian Splatting with Fewer Training Images
• Title（参考訳）: LoGS: 訓練画像の少ないガウススプラッティングによる視覚的ローカライゼーション
• Authors: Yuzhou Cheng, Jianhao Jiao, Yue Wang, Dimitrios Kanoulas,
• Abstract要約: 本稿では,3D Splatting (GS) 技術をシーン表現として活用した視覚に基づくローカライゼーションパイプラインを提案する。 マッピングフェーズでは、まずStructure-from-motion(SfM)を適用し、続いてGSマップを生成する。 高精度なポーズは、地図上で解析的に達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.363332481155945
• License:
• Abstract: Visual localization involves estimating a query image's 6-DoF (degrees of freedom) camera pose, which is a fundamental component in various computer vision and robotic tasks. This paper presents LoGS, a vision-based localization pipeline utilizing the 3D Gaussian Splatting (GS) technique as scene representation. This novel representation allows high-quality novel view synthesis. During the mapping phase, structure-from-motion (SfM) is applied first, followed by the generation of a GS map. During localization, the initial position is obtained through image retrieval, local feature matching coupled with a PnP solver, and then a high-precision pose is achieved through the analysis-by-synthesis manner on the GS map. Experimental results on four large-scale datasets demonstrate the proposed approach's SoTA accuracy in estimating camera poses and robustness under challenging few-shot conditions.
• Abstract（参考訳）: 視覚的ローカライゼーションでは、クエリイメージの6-DoF(自由度)カメラのポーズを推定する。 本稿では, 3D Gaussian Splatting (GS) 技術をシーン表現として活用した視覚に基づくローカライゼーションパイプライン LoGS を提案する。 この斬新な表現は、高品質な新規なビュー合成を可能にする。 マッピングフェーズでは、まずStructure-from-motion(SfM)を適用し、続いてGSマップを生成する。 ローカライゼーション中、画像検索により初期位置を求め、PnPソルバと組み合わせて局所特徴マッチングを行い、GSマップ上で解析的に高精度なポーズを得る。 4つの大規模データセットの実験結果は、カメラのポーズ推定におけるアプローチのSoTA精度と、挑戦的な数ショット条件下でのロバスト性を示す。

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