iComMa: Inverting 3D Gaussian Splatting for Camera Pose Estimation via Comparing and Matching

📄 arXiv: 2312.09031v2 📥 PDF

作者: Yuan Sun, Xuan Wang, Yunfan Zhang, Jie Zhang, Caigui Jiang, Yu Guo, Fei Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-14 (更新: 2024-03-20)

💡 一句话要点

iComMa：通过比较匹配反演3D高斯溅射实现相机位姿估计

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 相机位姿估计 3D高斯溅射 反演 可微渲染 无网格 位姿优化 匹配模块

📋 核心要点

  1. 现有位姿估计方法依赖CAD模型或特定类别训练，对大旋转平移等不利初始化鲁棒性差。
  2. iComMa通过反演3D高斯溅射，利用可微框架优化相机位姿，无需训练，并引入匹配模块。
  3. 实验表明，iComMa在合成和真实数据上，对具有挑战性的条件表现出有效性和位姿估计的准确性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为iComMa的方法，用于解决计算机视觉中的6D相机位姿估计问题。传统的位姿估计方法通常依赖于目标的CAD模型，或者需要针对特定对象类别进行专门的网络训练。一些现有方法通过反演神经辐射场（NeRF）在无网格对象和场景位姿估计方面取得了有希望的结果。然而，它们仍然难以处理诸如大旋转和平移等不利初始化。为了解决这个问题，我们提出了一种通过反演3D高斯溅射（3DGS）来实现精确相机位姿估计的有效方法。具体来说，一个基于梯度的可微框架通过最小化查询图像和渲染图像之间的残差来优化相机位姿，无需训练。设计了一个端到端匹配模块，以增强模型对不利初始化的鲁棒性，同时最小化像素级比较损失有助于精确的位姿估计。在合成和复杂的真实世界数据上的实验结果证明了该方法在具有挑战性的条件下的有效性和相机位姿估计的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决6D相机位姿估计问题。现有方法，如基于CAD模型或NeRF的方法，在处理具有挑战性的初始化（例如，大旋转和平移）时表现不佳，或者需要针对特定对象进行训练，泛化能力受限。

核心思路：论文的核心思路是通过反演3D高斯溅射（3DGS）来实现精确的相机位姿估计。3DGS具有高效的渲染能力和可微性，允许通过梯度下降直接优化相机位姿，而无需训练。此外，引入匹配模块来增强对不良初始化的鲁棒性。

技术框架：iComMa的技术框架主要包含两个阶段：初始化阶段和优化阶段。在初始化阶段，使用匹配模块来获得一个相对较好的初始位姿估计。在优化阶段，通过最小化查询图像和渲染图像之间的残差，利用基于梯度的可微框架来优化相机位姿。整个过程是端到端的，无需额外的训练数据。

关键创新：该方法的主要创新在于将3DGS反演应用于相机位姿估计，并设计了一个端到端的匹配模块来提高对不良初始化的鲁棒性。与传统的NeRF反演方法相比，3DGS具有更快的渲染速度和更强的表达能力。

关键设计：匹配模块的设计是关键。具体来说，该模块可能包含特征提取器和相似度度量函数，用于在查询图像和渲染图像之间建立对应关系。损失函数的设计也至关重要，它需要能够有效地引导相机位姿的优化，例如，可以使用像素级的L1或L2损失，以及正则化项来约束位姿的变化。

📊 实验亮点

论文在合成和真实数据集上进行了实验，验证了iComMa的有效性。实验结果表明，iComMa在具有挑战性的初始化条件下，能够实现精确的相机位姿估计。与现有的NeRF反演方法相比，iComMa具有更快的速度和更高的精度。具体的性能数据（如位姿误差）和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、增强现实、三维重建等领域。精确的相机位姿估计是这些应用的基础。例如，在机器人导航中，机器人需要准确地估计自身的位置和姿态，才能进行路径规划和避障。在增强现实中，需要将虚拟物体准确地叠加到真实场景中，这需要精确的相机位姿估计。该方法无需训练，具有较强的泛化能力，使其在实际应用中具有很大的潜力。

📄 摘要（原文）

We present a method named iComMa to address the 6D camera pose estimation problem in computer vision. Conventional pose estimation methods typically rely on the target's CAD model or necessitate specific network training tailored to particular object classes. Some existing methods have achieved promising results in mesh-free object and scene pose estimation by inverting the Neural Radiance Fields (NeRF). However, they still struggle with adverse initializations such as large rotations and translations. To address this issue, we propose an efficient method for accurate camera pose estimation by inverting 3D Gaussian Splatting (3DGS). Specifically, a gradient-based differentiable framework optimizes camera pose by minimizing the residual between the query image and the rendered image, requiring no training. An end-to-end matching module is designed to enhance the model's robustness against adverse initializations, while minimizing pixel-level comparing loss aids in precise pose estimation. Experimental results on synthetic and complex real-world data demonstrate the effectiveness of the proposed approach in challenging conditions and the accuracy of camera pose estimation.