演化场景的高斯映射
计算机视觉与模式识别
2026-03-30 v3
摘要
具备新视角合成（NVS）能力的映射系统，最著名者为3D高斯溅写（3D Gaussian Splatting，3DGS），在计算机视觉领域广泛应用，包括增强现实、机器人和自动驾驶等多个应用场景。然而，许多当前方法仅限于静态场景。虽然近期研究开始解决短期动态问题（运动在相机视野内），但长期动态问题（场景因超出视野范围而发生变化）仍鲜有探索。为克服这一限制，我们引入一种动态场景适应机制，不断更新3DGS以反映最新变化。由于陈旧观测会干扰重建过程，导致一致性难以维持，我们进一步提出一种新颖的关键帧管理机制，在尽可能保留信息的前提下，丢弃过时观测。我们在合成数据集和真实世界数据集上全面评估了用于演化场景的高斯映射（Gaussian Mapping for Evolving Scenes，GaME），在最具竞争力的基线上实现了PSNR提升29.7%，深度L1误差提升3倍。
引用
@article{arxiv.2506.06909,
title = {Gaussian Mapping for Evolving Scenes},
author = {Vladimir Yugay and Thies Kersten and Luca Carlone and Theo Gevers and Martin R. Oswald and Lukas Schmid},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.06909},
year = {2026}
}