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文章链接：[2403.07494] SemGauss-SLAM: Dense Semantic Gaussia...

我们提出了SemGauss - SLAM，这是第一个使用3D高斯表示的语义SLAM系统，可以实现精确的3D语义建图、鲁棒的相机跟踪和高质量的实时绘制。在该系统中，我们将语义特征嵌入到三维高斯表示中，有效地编码了环境空间布局内的语义信息，以实现精确的语义场景表示。此外，我们提出了用于更新3D高斯表示的特征级损失，为3D高斯优化提供了更高层次的指导。此外，为了减少累积漂移并提高重建精度，我们引入了基于语义关联的捆绑调整来联合优化3D高斯表示和相机姿态，从而实现更鲁棒的跟踪和一致的建图。我们的SemGauss - SLAM方法在Replica和ScanNet数据集上的建图和跟踪精度方面优于现有的稠密语义SLAM方法，同时在新视点语义合成和三维语义建图方面也表现出优异的能力。

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