본 연구는 효율적이고 정확한 시각적 위치 추정을 위해 희소 신경 방사 필드(NeRF)를 활용한 새로운 프레임워크를 제안한다.
3D 가우시안 스플래팅을 활용하여 키포인트 디스크립터를 효과적으로 인코딩하고, 이를 통해 초기 위치 추정과 정밀한 위치 추정을 달성하는 방법을 제안한다.
GSLoc는 3D 가우시안 스플래팅을 맵 표현으로 사용하여 밀집 카메라 정렬을 수행하는 새로운 시각적 위치 추정 방법으로, 기존 방법들이 어려움을 겪는 텍스처가 부족한 환경에서도 강력한 성능을 보여줍니다.
본 논문에서는 공간 주의 네트워크와 에지 감지를 활용하여 시각적 위치 추정을 위한 특징 선택을 최적화하는 방법을 제안합니다. 이를 통해, 기존 방법보다 정확하고 효율적인 위치 추정이 가능해집니다.