論文の概要: Pocket-SLAM: Rendering-Area-Aware Pruning for Memory-Efficient 3DGS-SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.24796v1
• Date: Tue, 23 Jun 2026 16:48:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 22:16:49.094665
• Title: Pocket-SLAM: Rendering-Area-Aware Pruning for Memory-Efficient 3DGS-SLAM
• Title（参考訳）: ポケットSLAM:メモリ効率3DGS-SLAMのためのレンダリングエリア対応プルーニング
• Authors: Leshu Li, Jie Peng, Yang Zhao,
• Abstract要約: 本稿では3DGS-SLAMのためのレンダリングエリア対応プルーニング戦略を提案する。 本手法は大規模屋外シーンにおける既存のプルーニング手法より一貫して優れる。 結果は、3DGS-SLAMを現実の自律運転シナリオにスケールするための有望な方向として、レンダリングエリア対応プルーニングを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.619292287345112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has garnered significant attention in Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) due to its advances in capturing fine-grained geometry features and synthesizing novel views. For SLAM in large-scale scenes, such as autonomous driving, 3DGS-SLAM faces a critical limitation: memory consumption increases continuously over time as Gaussian points accumulate, leading to poor memory efficiency and limiting its applicability. In this work, we propose a rendering-area-aware pruning strategy that selectively removes Gaussians based on their contribution to the effective rendering area, rather than solely relying on Gaussian-level heuristics such as opacity or gradient magnitude. This perspective directly targets the sources of memory redundancy, effectively reducing the peak memory footprint of 3DGS-SLAM during runtime. Evaluations on the EuRoC and KITTI datasets demonstrate that our method consistently outperforms existing pruning approaches in large-scale outdoor scenes, achieving over 60% memory reduction and more than 2 times FPS improvement while preserving localization and mapping accuracy. These results highlight rendering-area-aware pruning as a promising direction for scaling 3DGS-SLAM to real-world autonomous driving scenarios. Our code is publicly available at https://github.com/UMN-ZhaoLab/Pocket-SLAM.git.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、微粒な幾何学的特徴を捉え、新しいビューを合成する進歩により、SLAM (Sultaneous Localization and Mapping) において大きな注目を集めている。 3DGS-SLAMは、ガウス点の蓄積に伴ってメモリ消費が継続的に増加し、メモリ効率が低下し、適用性が制限される。 本研究では、不透明度や勾配等、ガウスレベルのヒューリスティックにのみ依存するのではなく、有効レンダリング領域への貢献に基づいてガウスを選択的に除去するレンダリングエリア対応プルーニング戦略を提案する。 この視点は、メモリ冗長性の源を直接ターゲットとし、実行時の3DGS-SLAMのピークメモリフットプリントを効果的に削減する。 EuRoC と KITTI のデータセットによる評価から,大規模な屋外シーンにおける既存のプルーニング手法よりも常に優れており,ローカライゼーションとマッピングの精度を維持しつつ,60%以上のメモリ削減と2倍以上のFPS改善を実現していることが示された。 これらの結果は、3DGS-SLAMを現実の自律運転シナリオに拡張する上で有望な方向として、レンダリングエリア認識プルーニングを強調している。 私たちのコードはhttps://github.com/UMN-ZhaoLab/Pocket-SLAM.gitで公開されています。

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