論文の概要: Building temporally coherent 3D maps with VGGT for memory-efficient Semantic SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16282v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 12:03:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.600973
• Title: Building temporally coherent 3D maps with VGGT for memory-efficient Semantic SLAM
• Title（参考訳）: メモリ効率なセマンティックSLAMのためのVGGTを用いた時間的コヒーレントな3Dマップの構築
• Authors: Gergely Dinya, Péter Halász, András Lőrincz, Kristóf Karacs, Anna Gelencsér-Horváth,
• Abstract要約: 本稿では,VGGT(Vision Gated Generative Transformers)に基づくリアルタイムシーン理解フレームワークを提案する。 提案するパイプラインは、アシストナビゲーションを含むアプリケーションをサポートする、効率的でリアルタイムに近いパフォーマンスを実現するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13048920509133805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a fast, spatio-temporal scene understanding framework based on Vision Gated Generative Transformers (VGGT). The proposed pipeline is designed to enable efficient, close to real-time performance, supporting applications including assistive navigation. To achieve continuous updates of the 3D scene representation, we process the image flow with a sliding window, aligning submaps, thereby overcoming VGGT's high memory demands. We exploit the VGGT tracking head to aggregate 2D semantic instance masks into 3D objects. To allow for temporal consistency and richer contextual reasoning the system stores timestamps and instance-level identities, thereby enabling the detection of changes in the environment. We evaluate the approach on well-known benchmarks and custom datasets specifically designed for assistive navigation scenarios. The results demonstrate the applicability of the framework to real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、VGGT(Vision Gated Generative Transformers)に基づく、高速かつ時空間的なシーン理解フレームワークを提案する。 提案するパイプラインは、アシストナビゲーションを含むアプリケーションをサポートする、効率的でリアルタイムに近いパフォーマンスを実現するように設計されている。 3Dシーン表現の連続的な更新を実現するため,画像フローをスライディングウインドウで処理し,サブマップをアライメントすることで,VGGTの高メモリ要求を克服する。 VGGTトラッキングヘッドを利用して、2Dセマンティック・インスタンス・マスクを3Dオブジェクトに集約する。 タイムスタンプとインスタンスレベルのアイデンティティを格納し、環境の変化を検出する。 補助ナビゲーションシナリオに特化して設計された、よく知られたベンチマークとカスタムデータセットに対するアプローチを評価する。 その結果,実世界のシナリオへのフレームワークの適用性を示した。

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