SNI-SLAM: Semantic Neural Implicit SLAM System for Accurate Semantic Mapping and Real-time Tracking

核心概念

Neural implicit representation enhances semantic mapping accuracy and real-time tracking in SNI-SLAM.

要約

SNI-SLAM is a semantic SLAM system that leverages neural implicit representation to improve dense visual mapping and tracking accuracy while providing semantic mapping of the entire scene. The system introduces hierarchical semantic representation for multi-level comprehension, integrating appearance, geometry, and semantic features through cross-attention for enhanced feature collaboration. By utilizing an internal fusion-based decoder, accurate decoding of semantic, RGB, and TSDF values is achieved from multi-level features. Extensive evaluations on Replica and ScanNet datasets demonstrate superior performance over existing NeRF-based SLAM methods in terms of mapping, tracking accuracy, and semantic segmentation.

統計

NeRF: Neural Radiance Fields (NeRF)
TSDF: Truncated Signed Distance Field (TSDF)
Replica dataset: 8 synthetic scenes with ground truth annotations
ScanNet dataset: 4 real-world scenes with ground truth annotations
ATE Mean[cm]: Average Trajectory Error in centimeters
mIoU(%): Mean Intersection over Union percentage

引用

"Our SNI-SLAM leverages the correlation of multi-modal features in the environment to conduct semantic SLAM based on Neural Radiance Fields (NeRF)."
"We propose a feature collaboration method between appearance, geometry, and semantics."
"Our SNI-SLAM method demonstrates superior performance over all recent NeRF-based SLAM methods."

抽出されたキーインサイト

SNI-SLAM

by Siting Zhu,G... 場所 arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.11016.pdf

深掘り質問

How does the hierarchical semantic representation enhance the understanding of complex scenarios

階層的な意味表現は、複雑なシナリオの理解を向上させるために重要です。このアプローチでは、シーン全体のセマンティック情報と微細なセマンティック詳細を同時に考慮することができます。具体的には、全体的なセマンティックカテゴリとより詳細な情報を同時に表現することで、複雑な状況や物体の特性を包括的かつ正確にモデル化することが可能です。これにより、シーン内の物体や領域の関係性や意味合いをより深く理解しやすくなります。

What are the implications of using feature loss to guide network optimization at a higher level

特徴量損失（Feature Loss）を使用してネットワーク最適化を高次レベルで導くことは重要です。通常のRGBおよび深度損失だけでは一部の重要で見逃されがちな詳細情報まで学習しない可能性があります。そのため、特徴量損失は中間フィーチャへ直接監督信号を提供することで、シーン表現が重要な詳細情報を保持するよう誘導します。これにより、シーン表現は大切な詳細情報も含めて保持し続けることが可能です。

How can cross-attention based feature fusion improve the accuracy of feature representation in SNI-SLAM

クロスアテンション（Cross-Attention）ベースのフュージョン手法はSNI-SLAM内で特徴表現精度向上に貢献します。この手法では外観・幾何・意味属性間の相互作用や相互学習が促進されます。例えば、外観属性から得られるエッジや色彩情報がセマンティック属性へ指針を与えることで、「境界」等でも発生しがちな誤分割回避効果も期待されます。