論文の概要: RGBDS-SLAM: A RGB-D Semantic Dense SLAM Based on 3D Multi Level Pyramid Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01217v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 02:19:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 11:47:09.705546
• Title: RGBDS-SLAM: A RGB-D Semantic Dense SLAM Based on 3D Multi Level Pyramid Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: RGBDS-SLAM:RGB-Dセマンティック・センス・SLAM
• Authors: Zhenzhong Cao, Chenyang Zhao, Qianyi Zhang, Jinzheng Guang, Yinuo Song Jingtai Liu,
• Abstract要約: 本稿では,RGB-Dセマンティック・セマンティック・セマンティック・SLAMシステムであるRGBDS-SLAMを提案する。 マルチレベル画像ピラミッドを抽出してシーン詳細を復元する3次元マルチレベル・ガウス・スプラッティング法を提案する。 密結合型多機能再構成最適化機構を設計し、RGB, 深さ, 意味マップの再構成精度を相互に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.587095015710814
• License:
• Abstract: High-quality reconstruction is crucial for dense SLAM. Recent popular approaches utilize 3D Gaussian Splatting (3D GS) techniques for RGB, depth, and semantic reconstruction of scenes. However, these methods often overlook issues of detail and consistency in different parts of the scene. To address this, we propose RGBDS-SLAM, a RGB-D semantic dense SLAM system based on 3D multi-level pyramid gaussian splatting, which enables high-quality dense reconstruction of scene RGB, depth, and semantics.In this system, we introduce a 3D multi-level pyramid gaussian splatting method that restores scene details by extracting multi-level image pyramids for gaussian splatting training, ensuring consistency in RGB, depth, and semantic reconstructions. Additionally, we design a tightly-coupled multi-features reconstruction optimization mechanism, allowing the reconstruction accuracy of RGB, depth, and semantic maps to mutually enhance each other during the rendering optimization process. Extensive quantitative, qualitative, and ablation experiments on the Replica and ScanNet public datasets demonstrate that our proposed method outperforms current state-of-the-art methods. The open-source code will be available at: https://github.com/zhenzhongcao/RGBDS-SLAM.
• Abstract（参考訳）: SLAMの高度化には高品質な再構築が不可欠である。 近年,RGB,奥行き,シーンのセマンティック再構築に3Dガウス・スプラッティング(3D GS)技術が用いられている。 しかし、これらの手法はシーンの様々な部分における細部と一貫性の問題を見落としていることが多い。 そこで本研究では,RGB-DセマンティックなSLAMシステムであるRGBDS-SLAMを提案する。RGB-DセマンティックなRGB,深度,セマンティックスを高精細に再現可能なRGB-DセマンティックなRGB-DセマンティックなSLAMシステムであるRGBDS-SLAMを提案する。 さらに,RGB,深度,セマンティックマップの再構成精度を向上する多機能再構成最適化機構を設計する。 Replica と ScanNet の公開データセットにおける大規模定量的,定性的,アブレーション実験により,提案手法が現在の最先端手法より優れていることを示す。 オープンソースコードは、https://github.com/zhenzhongcao/RGBDS-SLAM.comから入手できる。

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