論文の概要: Gaussian Splatting Feature Fields for Privacy-Preserving Visual Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23569v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 13:58:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.908539
• Title: Gaussian Splatting Feature Fields for Privacy-Preserving Visual Localization
• Title（参考訳）: プライバシ保護型ビジュアルローカライゼーションのためのガウス散乱特性場
• Authors: Maxime Pietrantoni, Gabriela Csurka, Torsten Sattler,
• Abstract要約: 本稿では,3DGSモデルと暗黙的特徴場を組み合わせた視覚的ローカライゼーションのためのシーン表現を提案する。 表現学習を正規化し,特徴をセグメンテーションにシームレスに変換するために,3次元構造インフォームドクラスタリング手法を用いる。 複数の実世界のデータセットで評価された結果として生じるプライバシと非プライバシ保存のローカライゼーションパイプラインは、最先端のパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.793562435104707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual localization is the task of estimating a camera pose in a known environment. In this paper, we utilize 3D Gaussian Splatting (3DGS)-based representations for accurate and privacy-preserving visual localization. We propose Gaussian Splatting Feature Fields (GSFFs), a scene representation for visual localization that combines an explicit geometry model (3DGS) with an implicit feature field. We leverage the dense geometric information and differentiable rasterization algorithm from 3DGS to learn robust feature representations grounded in 3D. In particular, we align a 3D scale-aware feature field and a 2D feature encoder in a common embedding space through a contrastive framework. Using a 3D structure-informed clustering procedure, we further regularize the representation learning and seamlessly convert the features to segmentations, which can be used for privacy-preserving visual localization. Pose refinement, which involves aligning either feature maps or segmentations from a query image with those rendered from the GSFFs scene representation, is used to achieve localization. The resulting privacy- and non-privacy-preserving localization pipelines, evaluated on multiple real-world datasets, show state-of-the-art performances.
• Abstract（参考訳）: 視覚的ローカライゼーションは、既知の環境でカメラのポーズを推定するタスクである。 本稿では, 3D Gaussian Splatting(3DGS)に基づく表現を, 正確かつプライバシ保護の視覚的ローカライゼーションに活用する。 本稿では,視覚的局所化のためのシーン表現であるGaussian Splatting Feature Fields (GSFFs)を提案する。 我々は3DGSから高密度な幾何情報と微分可能なラスタライズアルゴリズムを利用して、3Dの基底となるロバストな特徴表現を学習する。 特に、3Dスケール対応機能フィールドと2D機能エンコーダをコントラストフレームワークを通じて共通埋め込み空間に配置する。 3次元構造インフォームドクラスタリング手法を用いて、表現学習をさらに規則化し、その特徴をセグメンテーションにシームレスに変換し、プライバシー保護の視覚的ローカライゼーションに使用することができる。 検索画像から特徴マップやセグメンテーションをGSFFのシーン表現からレンダリングしたものと整合させ、ローカライゼーションを実現する。 複数の実世界のデータセットで評価された結果として生じるプライバシと非プライバシ保存のローカライゼーションパイプラインは、最先端のパフォーマンスを示している。

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