我们提出了GSplatLoc,这是一种相机定位方法,它利用3D高斯分布的可区分渲染能力进行超精确的姿态估计。通过将姿态估计公式化为基于梯度的优化问题,最小化来自预先存在的3D高斯场景的渲染深度图和观察到的深度图像之间的差异,GSplatLoc在副本数据集上实现了0.01 cm内的平移误差和接近零的旋转误差,显著优于现有方法。在...
通过专门解决基于高斯溅射场景中的定位挑战,GSplatLoc为复杂环境中的高精度相机姿态估计开辟了新途径,有助于视觉定位系统的持续发展,并推动了3D场景理解和导航中准确性和实时性能的边界。 3. 方法 概述。我们提出了GSplatLoc,这是一种新颖的相机定位方法,它利用3D高斯溅射的可微渲染能力进行高效且准确的姿态估计。通过...
😎 GsplatLoc 🎯: Ultra-Precise Pose Optimization via 3D Gaussian Reprojection 🌟 arxiv.org/abs/2412.20056 Topics python computer-vision localization pytorch deeplearning slam 3d-reconstruction 6dof camerapose-estimate gaussian-splatting gsplat Resources Readme License MIT license Activity St...
To address these challenges, we utilize recent advancements in novel view synthesis, particularly 3D Gaussian Splatting (3DGS), to enhance localization. 3DGS allows for the compact encoding of both 3D geometry and scene appearance with its spatial features. Our method leverages the dense description...