論文の概要: MonoEM-GS: Monocular Expectation-Maximization Gaussian Splatting SLAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10593v1
- Date: Sun, 12 Apr 2026 11:51:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.124139
- Title: MonoEM-GS: Monocular Expectation-Maximization Gaussian Splatting SLAM
- Title（参考訳）: MonoEM-GS: 単分子期待最大化ガウス平滑化SLAM
- Abstract要約: MonoEM-GSは、幾何学的予測をグローバルなガウススプラッティング表現に統合する単分子マッピングパイプラインである。
7シーン, TUM RGB-D, ReplicaでMonoEM-GSを評価し, 最近のベースラインと比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.4778210092639
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Feed-forward geometric foundation models can infer dense point clouds and camera motion directly from RGB streams, providing priors for monocular SLAM. However, their predictions are often view-dependent and noisy: geometry can vary across viewpoints and under image transformations, and local metric properties may drift between frames. We present MonoEM-GS, a monocular mapping pipeline that integrates such geometric predictions into a global Gaussian Splatting representation while explicitly addressing these inconsistencies. MonoEM-GS couples Gaussian Splatting with an Expectation--Maximization formulation to stabilize geometry, and employs ICP-based alignment for monocular pose estimation. Beyond geometry, MonoEM-GS parameterizes Gaussians with multi-modal features, enabling in-place open-set segmentation and other downstream queries directly on the reconstructed map. We evaluate MonoEM-GS on 7-Scenes, TUM RGB-D and Replica, and compare against recent baselines.
- Abstract（参考訳）: フィードフォワード幾何学的基礎モデルは、RGBストリームから直接高密度の点雲とカメラモーションを推測することができ、モノクロSLAMの先行を提供する。
幾何学は視点や画像変換によって様々であり、局所的な計量特性はフレーム間を漂うことがある。
このような幾何学的予測をグローバルなガウススプラッティング表現に統合したモノケプラーマッピングパイプラインであるMonoEM-GSを提案する。
MonoEM-GSはGaussian SplattingとPre expectation--Maximization Formulationを結合して幾何を安定化し、ICPベースのアライメントを用いて単分子ポーズ推定を行う。
幾何学以外にも、MonoEM-GSはガウシアンをマルチモーダルな特徴でパラメータ化し、インプレースでオープンセットセグメンテーションや他のダウンストリームクエリを再構成されたマップ上で直接実現している。
7シーン, TUM RGB-D, ReplicaでMonoEM-GSを評価し, 最近のベースラインと比較した。
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