論文の概要: GSplatLoc: Ultra-Precise Camera Localization via 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20056v1
• Date: Sat, 28 Dec 2024 07:14:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:06:38.284540
• Title: GSplatLoc: Ultra-Precise Camera Localization via 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: GSplatLoc:3Dガウススプレイティングによる超精密カメラのローカライゼーション
• Authors: Atticus J. Zeller,
• Abstract要約: 超精密ポーズ推定に3次元ガウススプラッティングの可変レンダリング機能を利用するカメラローカライズ手法であるGSplatLocを提案する。 GSplatLocは、高密度マッピングのローカライズのための新しいベンチマークを設定し、ロボット工学や拡張現実のような正確なリアルタイムローカライズを必要とするアプリケーションに重要な意味を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We present GSplatLoc, a camera localization method that leverages the differentiable rendering capabilities of 3D Gaussian splatting for ultra-precise pose estimation. By formulating pose estimation as a gradient-based optimization problem that minimizes discrepancies between rendered depth maps from a pre-existing 3D Gaussian scene and observed depth images, GSplatLoc achieves translational errors within 0.01 cm and near-zero rotational errors on the Replica dataset - significantly outperforming existing methods. Evaluations on the Replica and TUM RGB-D datasets demonstrate the method's robustness in challenging indoor environments with complex camera motions. GSplatLoc sets a new benchmark for localization in dense mapping, with important implications for applications requiring accurate real-time localization, such as robotics and augmented reality.
• Abstract（参考訳）: 超精密ポーズ推定に3次元ガウススプラッティングの可変レンダリング機能を利用するカメラローカライズ手法であるGSplatLocを提案する。 既存の3Dガウスシーンからの描画深度マップと観測深度画像との差を最小限に抑える勾配に基づく最適化問題としてポーズ推定を定式化することにより、GSplatLocは0.01cm以内の翻訳誤差とReplicaデータセットのほぼゼロ回転誤差を達成し、既存の手法を大幅に上回る。 ReplicaとTUM RGB-Dデータセットの評価は、複雑なカメラモーションを伴う屋内環境における手法の堅牢性を示している。 GSplatLocは、高密度マッピングのローカライズのための新しいベンチマークを設定し、ロボット工学や拡張現実のような正確なリアルタイムローカライズを必要とするアプリケーションに重要な意味を持つ。

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