論文の概要: GS-CPE: Unified 6-Degree-of-Freedom Camera Pose Estimation via 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.10938v2
- Date: Tue, 18 Aug 2026 01:32:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-19 15:55:59.074197
- Title: GS-CPE: Unified 6-Degree-of-Freedom Camera Pose Estimation via 3D Gaussian Splatting
- Title(参考訳): GS-CPE:3次元ガウス平滑化による6自由度カメラポーズ推定
- Abstract要約: 本研究では,6-DoFカメラポーズ推定のための粗大なフレームワークであるGS-CPE(Gaussian Splatting based Camera Pose Estimation)を紹介する。
室内および屋外ベンチマークの実験では、最先端のパフォーマンスを示し、精度と一般化の両方において一貫して優れていた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8602553195689513
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite substantial progress in visual localization, from scene coordinate regression to direct camera pose regression, achieving both robust generalization and high accuracy remain challenging. This study introduces GS-CPE (Gaussian Splatting based Camera Pose Estimation), a coarse-to-fine framework for 6-DoF camera pose estimation that unifies geometry-based coarse pose estimation with robust 3D Gaussian Splatting (3DGS) warping based pose refinement. GS-CPE first estimates a coarse pose via retrieval-guided geometric pose estimation on a 3DGS scene representation, then refines it by minimizing a visibility aware masked RGB warping objective in a multi-scale optimization framework, with adaptive re-rendering. Extensive experiments on indoor and outdoor benchmarks including 7Scenes, Cambridge Landmarks, FAST-LIVO2 datasets, and a custom dataset demonstrate state-of-the-art performance, consistently outperforming in both accuracy and generalization.
- Abstract(参考訳): シーン座標の回帰から直接カメラポーズの回帰まで、視覚的ローカライゼーションの大幅な進歩にもかかわらず、ロバストな一般化と高い精度を達成することは依然として困難である。
本研究では,6-DoFカメラポーズ推定のための粗いフレームワークであるGS-CPE(Gaussian Splatting based Camera Pose Estimation)を紹介する。
GS-CPEは、まず3DGSシーン表現に対して、検索誘導幾何ポーズ推定により粗いポーズを推定し、適応的再レンダリングにより、多スケールの最適化フレームワークにおいて、可視性認識マスク付きRGBワープ目標を最小化することにより、それを洗練する。
7Scenes、Cambridge Landmarks、FAST-LIVO2データセット、カスタムデータセットなど、屋内および屋外のベンチマークに関する大規模な実験は、最先端のパフォーマンスを示し、精度と一般化の両方で一貫して上回っている。
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