論文の概要: ConfidentSplat: Confidence-Weighted Depth Fusion for Accurate 3D Gaussian Splatting SLAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16863v1
- Date: Sun, 21 Sep 2025 01:28:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.010394
- Title: ConfidentSplat: Confidence-Weighted Depth Fusion for Accurate 3D Gaussian Splatting SLAM
- Title（参考訳）: ConfidentSplat: 正確な3次元ガウス散乱SLAMのための信頼度重み付き深さ融合
- Authors: Amanuel T. Dufera, Yuan-Li Cai,
- Abstract要約: ConfidentSplatは、3D Gaussian Splatting (3DGS)ベースのSLAMシステムである。
再現精度(L1深度誤差)と新しいビュー忠実度(PSNR, SSIM, LPIPS)は,ベースラインよりも大幅に向上した。
- 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: We introduce ConfidentSplat, a novel 3D Gaussian Splatting (3DGS)-based SLAM system for robust, highfidelity RGB-only reconstruction. Addressing geometric inaccuracies in existing RGB-only 3DGS SLAM methods that stem from unreliable depth estimation, ConfidentSplat incorporates a core innovation: a confidence-weighted fusion mechanism. This mechanism adaptively integrates depth cues from multiview geometry with learned monocular priors (Omnidata ViT), dynamically weighting their contributions based on explicit reliability estimates-derived predominantly from multi-view geometric consistency-to generate high-fidelity proxy depth for map supervision. The resulting proxy depth guides the optimization of a deformable 3DGS map, which efficiently adapts online to maintain global consistency following pose updates from a DROID-SLAM-inspired frontend and backend optimizations (loop closure, global bundle adjustment). Extensive validation on standard benchmarks (TUM-RGBD, ScanNet) and diverse custom mobile datasets demonstrates significant improvements in reconstruction accuracy (L1 depth error) and novel view synthesis fidelity (PSNR, SSIM, LPIPS) over baselines, particularly in challenging conditions. ConfidentSplat underscores the efficacy of principled, confidence-aware sensor fusion for advancing state-of-the-art dense visual SLAM.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元ガウススティング(3DGS)ベースのSLAMシステムであるConfidentSplatを紹介した。
信頼できない深さ推定から派生した既存のRGBのみの3DGS SLAM法における幾何学的不正確な問題に対処するConfidentSplatは、コアイノベーションである信頼性重み付き融合機構を取り入れている。
このメカニズムは、マルチビュー幾何からの深さキューを学習された単分子先行値(Omnidata ViT)と適応的に統合し、多ビューの幾何整合性から主に導かれる明示的な信頼性推定に基づいて、その貢献を動的に重み付けし、マップ管理のための高忠実度プロキシ深さを生成する。
DROID-SLAMにインスパイアされたフロントエンドとバックエンドの最適化(ループのクロージャ、グローバルバンドルの調整)からのアップデートに続いて、オンラインで効率よくグローバルな一貫性を維持するために、変形可能な3DGSマップの最適化が導かれる。
標準ベンチマーク(TUM-RGBD, ScanNet)と多様なカスタムモバイルデータセットの広範な検証は、特に困難な状況において、リコンストラクション精度(L1深度誤差)と新しいビュー合成忠実度(PSNR, SSIM, LPIPS)の大幅な改善を示している。
ConfidentSplatは、最先端の高密度視覚SLAMを進めるために、原理的、信頼性に配慮したセンサー融合の有効性を強調している。
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