基于高斯溅射特征场的 2D-3D 对应关系消歧用于视觉定位
计算机视觉与模式识别
2026-05-11 v1
摘要
虽然高斯溅射特征场 (GSFF) 在视觉定位方面显示出前景，但本文指出，光谱优化的 GSFF 本质上不适合进行 2D-3D 匹配。每个高斯的体积范围导致许多对一的像素到点映射，使基于 PnP 的姿态估计不稳定；而光谱优化又产生冗余的高斯，缺乏多视图一致性。为解决这些问题，我们提出了 SplitGS-Loc，一种针对视觉定位优化的 GSFF 构建框架，通过利用高斯属性消歧 2D-3D 对应关系。我们的关键设计是基于混合高斯的分割，将每个高斯分解为更小的高斯，取代模糊的许多对一对应关系，实现精确的一对一对应。同时，我们利用 GS 渲染中的组成权重，选择在多个视图中具有显著且一致贡献的高斯，通过强大的像素-高斯关联聚合判别性特征，实现多视图一致性。 resulting 的紧凑且判别性的特征场 enables 稳定的 PnP 收敛，实现了在视觉定位基准测试上的最先进性能。广泛的实验验证了 SplitGS-Loc 通过利用高斯属性，将光谱 GSFF 的实用性扩展到准确且高效的定位，而无需 per-scene 训练或迭代姿态细化。
关键词
引用
@article{arxiv.2605.07351,
title = {Disambiguating 2D-3D Correspondences in Gaussian Splatting-based Feature Fields for Visual Localization},
author = {Miso Lee and Sangeek Hyun and Yerim Jeon and Jae-Pil Heo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.07351},
year = {2026}
}