LSGS-Loc: 大規模UAVシナリオ向けの堅牢な3DGSベースの視覚位置推定
LSGS-Loc: Towards Robust 3DGS-Based Visual Localization for Large-Scale UAV Scenarios
大規模なUAV環境での視覚位置推定を強化するため、スケール認識の初期化とラプラシアンに基づく信頼性マスキングを導入した3DGSベースのパイプラインを提案した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Xiang Zhang, Tengfei Wang, Fang Xu, Xin Wang, Zongqian Zhan
分類: cs.CV, cs.RO
原文アブストラクト
Visual localization in large-scale UAV scenarios is a critical capability for autonomous systems, yet it remains challenging due to geometric complexity and environmental variations. While 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a promising scene representation, existing 3DGS-based visual localization methods struggle with robust pose initialization and sensitivity to rendering artifacts in large-scale settings. To address these limitations, we propose LSGS-Loc, a novel visual localization pipeline tailored for large-scale 3DGS scenes. Specifically, we introduce a scale-aware pose initialization strategy that combines scene-agnostic relative pose estimation with explicit 3DGS scale constraints, enabling geometrically grounded localization without scene-specific training. Furthermore, in the pose refinement, to mitigate the impact of reconstruction artifacts such as blur and floaters, we develop a Laplacian-based reliability masking mechanism that guides photometric refinement toward high-quality regions. Extensive experiments on large-scale UAV benchmarks demonstrate that our method achieves state-of-the-art accuracy and robustness for unordered image queries, significantly outperforming existing 3DGS-based approaches. Code is available at: https://github.com/xzhang-z/LSGS-Loc
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