論文の概要: Taming the Light: Illumination-Invariant Semantic 3DGS-SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22968v1
• Date: Fri, 28 Nov 2025 08:19:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.817262
• Title: Taming the Light: Illumination-Invariant Semantic 3DGS-SLAM
• Title（参考訳）: 光のタグ付け:イルミネーション-不変セマンティック3DGS-SLAM
• Authors: Shouhe Zhang, Dayong Ren, Sensen Song, Yurong Qian, Zhenhong Jia,
• Abstract要約: 極端露出は3Dマップ再構成とセマンティックセグメンテーションの精度を劣化させる。 本稿では2つの設計を持つ新しいセマンティックSLAMフレームワークを提案する。 まず、内在性正規化モジュールは、過渡的な照明からアルベドのような内在性特性を積極的に切り離す。 第二に、DRB-Loss(Dynamic Radiance Balancing Loss)は、極端な露出でフレームを反応的に処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.050977825997617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extreme exposure degrades both the 3D map reconstruction and semantic segmentation accuracy, which is particularly detrimental to tightly-coupled systems. To achieve illumination invariance, we propose a novel semantic SLAM framework with two designs. First, the Intrinsic Appearance Normalization (IAN) module proactively disentangles the scene's intrinsic properties, such as albedo, from transient lighting. By learning a standardized, illumination-invariant appearance model, it assigns a stable and consistent color representation to each Gaussian primitive. Second, the Dynamic Radiance Balancing Loss (DRB-Loss) reactively handles frames with extreme exposure. It activates only when an image's exposure is poor, operating directly on the radiance field to guide targeted optimization. This prevents error accumulation from extreme lighting without compromising performance under normal conditions. The synergy between IAN's proactive invariance and DRB-Loss's reactive correction endows our system with unprecedented robustness. Evaluations on public datasets demonstrate state-of-the-art performance in camera tracking, map quality, and semantic and geometric accuracy.
• Abstract（参考訳）: 極端露出は、3Dマップ再構成とセマンティックセグメンテーションの精度の両方を劣化させる。 照明の不変性を実現するために,2つの設計を持つ新しい意味的SLAMフレームワークを提案する。 まず、内在性正規化(IAN)モジュールは、過渡的な照明からアルベドなどの内在性特性を積極的に切り離す。 標準化された照明不変の外観モデルを学ぶことにより、各ガウス原始体に安定で一貫した色表現を割り当てる。 第二に、DRB-Loss(Dynamic Radiance Balancing Loss)は、極端な露出でフレームを反応的に処理する。 画像の露出が不十分な場合にのみ起動し、ターゲットの最適化を誘導するために、放射場を直接操作する。 これにより、通常の条件下での性能を損なうことなく、極端な照明による誤差の蓄積を防止する。 IANの能動的不変性とDRB-Lossの反応性補正との相乗効果は,我々のシステムに前例のない頑健性を与える。 公開データセットの評価は、カメラトラッキング、マップ品質、意味論的および幾何学的精度における最先端のパフォーマンスを示す。

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