論文の概要: RRG-SLAM: Real-time Reflection-aware Gaussian SLAM for Indoor Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.34527v1
• Date: Mon, 28 Sep 2026 08:00:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 12:44:57.762221
• Title: RRG-SLAM: Real-time Reflection-aware Gaussian SLAM for Indoor Scenes
• Title（参考訳）: RRG-SLAM:屋内シーンにおけるリアルタイム反射認識ガウスSLAM
• Abstract要約: 室内シーンのリアルタイムリフレクション対応SLAMシステムについて紹介する。 このシステムはリフレクションを意識したTSDF-ガウスハイブリッド表現を備えている。 オンライン・リコンストラクションでは,リフレクション・アウェア・トラッキングによるカメラのポーズを推定し,リフレクションを優先した領域の干渉を抑制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.7594104553463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the first real-time reflection-aware Gaussian SLAM system for indoor scenes. The system features a reflection-aware TSDF-Gaussian hybrid representation that explicitly separates diffuse scene appearance from reflection components. The base scene is modeled by a TSDF volume and a set of base Gaussians capturing geometry and diffuse appearance, while planar reflections are represented by reflection Gaussian groups associated with detected reflective planes. The rendering is performed in three passes: TSDF raycasting first yields surface color, depth, plane IDs and reflection masks; base Gaussians are then rendered order-independently with depth culling and combined with the TSDF output to form the base image; finally, under the guidance of the plane ID map, reflection Gaussians from different reflection groups are rasterized only into their corresponding planar regions to generate the reflection image, which is subsequently composited with the base image via the reflection mask to produce the final output. For online reconstruction, our system first estimates the camera pose through reflection-aware tracking to suppress interference of reflection-dominated regions. It then identifies reflective planes using geometric, semantic, and temporal cues, and fuses the observations into the augmented TSDF volume with reflection-aware attributes. Afterwards the base and reflection Gaussians are initialized, optimized, and pruned online to maintain both reconstruction quality and efficiency. Experiments on a variety of datasets show that our method outperforms existing SLAM systems in reconstruction quality, tracking robustness, and novel-view rendering for indoor environments with reflections, while preserving real-time performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,室内シーンを対象とした初のリアルタイムリフレクション対応ガウスSLAMシステムを提案する。 このシステムは、反射成分から拡散シーンの外観を明確に分離する反射認識型TSDF-Gaussianハイブリッド表現を備えている。 平面反射は検出された反射面に関連付けられた反射ガウス群で表されるのに対し、ベースシーンはTSDFボリュームと、幾何学的および拡散的な外観を捉えたベースガウスのセットでモデル化される。 TSDFレイキャスティングは、まず表面色、深度、平面ID、反射マスクを出力し、その後、ベースガウスを、深度カリングと独立して描画し、TSDF出力と組み合わせてベース画像を形成する。 オンラインリコンストラクションでは,まずリフレクションを意識してカメラのポーズを推定し,リフレクションを優先した領域の干渉を抑制する。 その後、幾何学的、意味的、時間的手がかりを用いて反射面を識別し、観測結果をリフレクションを意識したTSDFボリュームに融合する。 その後、ベースとリフレクションのガウシアンは初期化され、最適化され、オンラインで刈り上げられ、復元の質と効率の両面を維持する。 各種データセットを用いた実験により,提案手法は既存のSLAMシステムよりも高い再現性,ロバストさの追跡,リフレクションを伴う室内環境の新規ビューレンダリングに優れており,リアルタイム性能が保たれていることがわかった。

関連論文リスト

• RT-GS: Gaussian Splatting with Reflection and Transmittance Primitives [52.10688811929143]
  本稿では,マイクロファセット材料モデルとレイトレーシングを統合した統一フレームワークを提案する。 実験により, 複雑な環境下では, 物体の反射や物体の回収に成功していることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-01T05:50:03Z)
• PolGS++: Physically-Guided Polarimetric Gaussian Splatting for Fast Reflective Surface Reconstruction [76.9760302941819]
  PolGS++は高速反射面再構成のための偏光ガウス散乱フレームワークである。 本稿では,アングル・オブ・ポラライゼーション(AoP)に基づくタンジェント空間の整合性制約を実現するための,奥行き誘導型可視マスク取得機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-11T14:11:42Z)
• Ref-DGS: Reflective Dual Gaussian Splatting [51.77181103979343]
  反射的な外観、特に強く、典型的には近接場スペクトル反射は、正確な表面再構成と新しい見方に根本的な課題をもたらす。 本稿では,このトレードオフに対処する反射型二重ガウススプレイティングフレームワークRef-DGSを提案する。 実験により、Ref-DGSは反射シーンにおける最先端のパフォーマンスを達成しつつ、レイベースガウス法よりもかなり高速なトレーニングを行うことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-08T14:54:15Z)
• SSR-GS: Separating Specular Reflection in Gaussian Splatting for Glossy Surface Reconstruction [7.2438370491008754]
  本研究では,光沢表面再構成のための反射モデルフレームワークであるSSR-GSを提案する。 具体的には、直接スペクトル反射を効率的にモデル化するための事前フィルタMip-Cubemapを導入し、間接スペクトル反射を捉えるIndiASGモジュールを提案する。 合成と実世界の両方のデータセットの実験により、SSR-GSは光沢のある表面再構成において最先端の性能を達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-05T13:24:13Z)
• TR-Gaussians: High-fidelity Real-time Rendering of Planar Transmission and Reflection with 3D Gaussian Splatting [35.344270353035945]
  TR-ガウスアン(TR-Gaussian)は、平面透過と反射の高忠実性レンダリングのための新しい3D-ガウス表現である。 異なるデータセットの実験では、TR-ガウスアンがリアルタイムで高忠実な新奇なビュー合成を実現することが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-17T06:09:21Z)
• Seeing Through Reflections: Advancing 3D Scene Reconstruction in Mirror-Containing Environments with Gaussian Splatting [3.0501972844045273]
  室内の多様なシーン、1256の高品質画像、注釈付きミラーマスクを備えたデータセットであるMirrorScene3Dを提示する。 ミラー反射を相補的視点として利用する3次元ガウス格子の拡張であるReflectiveGSを提案する。 MirrorScene3Dの実験では、ReflectiveGaussianはSSIM、PSNR、LPIPS、トレーニング速度において既存の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-23T13:06:00Z)
• Reflections Unlock: Geometry-Aware Reflection Disentanglement in 3D Gaussian Splatting for Photorealistic Scenes Rendering [51.223347330075576]
  Ref-Unlockは3Dガウススプラッティングをベースとした新しい幾何認識反射モデリングフレームワークである。 提案手法では、高次球面高調波を用いた二重分岐表現を用いて、高周波反射の詳細を捉える。 そこで本手法は,反射シーンのリアルなレンダリングのための効率的で一般化可能なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-08T15:45:08Z)
• Two-Stage Single Image Reflection Removal with Reflection-Aware Guidance [78.34235841168031]
  シングルイメージリフレクション除去(SIRR)のためのリフレクション・アウェア・ガイダンス(RAGNet)を用いた新しい2段階ネットワークを提案する。 RAGは、(i)観測からの反射の効果を緩和するために、(ii)線形結合仮説から逸脱する効果を緩和するための部分畳み込みにおいてマスクを生成するために用いられる。 5つの一般的なデータセットの実験は、最先端のSIRR法と比較して、RAGNetの量的および質的な優位性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T03:14:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。