이 논문은 시각적 위치 추정을 위한 새로운 프레임워크인 GSplatLoc을 소개한다. GSplatLoc은 3D 가우시안 스플래팅(3DGS) 기반 장면 표현을 활용하여 효과적인 위치 추정을 달성한다.
먼저, 3DGS 모델을 사용하여 장면을 모델링하고 XFeat 네트워크를 통해 추출한 키포인트 디스크립터를 3D 가우시안에 증류한다. 이를 통해 2D-3D 대응을 기반으로 한 초기 위치 추정이 가능해진다.
다음으로, 렌더링된 이미지와 쿼리 이미지 간의 포토메트릭 워핑 손실을 최소화하는 방식으로 초기 위치 추정을 정밀하게 개선한다. 3DGS의 빠른 렌더링 속도를 활용하여 효율적인 최적화가 가능하다.
실험 결과, GSplatLoc은 실내외 데이터셋에서 기존 최신 방법들을 능가하는 성능을 보였다. 특히 3DGS와 키포인트 디스크립터의 효과적인 결합을 통해 초기 위치 추정의 정확도를 높이고, 렌더링 기반 최적화로 최종 위치 추정 정확도를 크게 향상시켰다.
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