論文の概要: Scaffold-SLAM: Structured 3D Gaussians for Simultaneous Localization and Photorealistic Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05242v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 13:50:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 17:34:41.506244
• Title: Scaffold-SLAM: Structured 3D Gaussians for Simultaneous Localization and Photorealistic Mapping
• Title（参考訳）: Scaffold-SLAM: 同時局在化と光リアルマッピングのための構造化3次元ガウス
• Authors: Wen Tianci, Liu Zhiang, Lu Biao, Fang Yongchun,
• Abstract要約: モノクロ,ステレオ,RGB-Dカメラ間の同時ローカライズと高品質な光リアルマッピングを実現するScaffold-SLAMを提案する。 まず,3次元ガウスアンによる様々なカメラポーズにおける画像の外観変化のモデル化を可能にする。 第二に、ガウス分布を導くために周波数正規化ピラミッドを導入し、モデルがシーンの細部を効果的に捉えることを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently revolutionized novel view synthesis in the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). However, existing SLAM methods utilizing 3DGS have failed to provide high-quality novel view rendering for monocular, stereo, and RGB-D cameras simultaneously. Notably, some methods perform well for RGB-D cameras but suffer significant degradation in rendering quality for monocular cameras. In this paper, we present Scaffold-SLAM, which delivers simultaneous localization and high-quality photorealistic mapping across monocular, stereo, and RGB-D cameras. We introduce two key innovations to achieve this state-of-the-art visual quality. First, we propose Appearance-from-Motion embedding, enabling 3D Gaussians to better model image appearance variations across different camera poses. Second, we introduce a frequency regularization pyramid to guide the distribution of Gaussians, allowing the model to effectively capture finer details in the scene. Extensive experiments on monocular, stereo, and RGB-D datasets demonstrate that Scaffold-SLAM significantly outperforms state-of-the-art methods in photorealistic mapping quality, e.g., PSNR is 16.76% higher in the TUM RGB-D datasets for monocular cameras.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、最近、SLAM (Sultaneous Localization and Mapping) において、新しいビュー合成に革命をもたらした。 しかし, 3DGSを用いた既存のSLAM手法では, モノクロ, ステレオ, およびRGB-Dカメラの高画質なビューレンダリングを同時に実現できなかった。 特に、いくつかの方法はRGB-Dカメラでよく機能するが、単眼カメラのレンダリング品質は著しく低下する。 本稿では,モノクロ,ステレオ,RGB-Dカメラ間の同時ローカライゼーションと高品質な光リアルマッピングを実現するScaffold-SLAMを提案する。 この最先端の視覚的品質を実現するために,2つの重要なイノベーションを紹介します。 まず,3次元ガウスアンによる様々なカメラポーズにおける画像の外観変化のモデル化を可能にする。 第二に、ガウス分布を導くために周波数正規化ピラミッドを導入し、モデルがシーンの細部を効果的に捉えることを可能にする。 モノクラー、ステレオ、RGB-Dデータセットに関する大規模な実験は、モノクラーカメラのTUM RGB-Dデータセットにおいて、Scaffold-SLAMがフォトリアリスティックマッピングの品質において最先端の手法を著しく上回り、PSNRが16.76%高いことを証明している。

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