SGLoc: Semantic Localization System for Camera Pose Estimation from 3D Gaussian Splatting Representation

📄 arXiv: 2507.12027v1 📥 PDF

作者: Beining Xu, Siting Zhu, Hesheng Wang

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-07-16

备注: 8 pages, 2 figures, IROS 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

SGLoc：利用语义信息的3D高斯溅射相机位姿估计

🎯 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 语义定位 全局定位 无需先验 图像检索 多级回归

📋 核心要点

  1. 现有相机位姿估计方法通常依赖于初始位姿先验，限制了其在全局定位场景中的应用。
  2. SGLoc通过语义信息关联2D图像和3DGS表示，实现无需初始位姿先验的相机位姿估计。
  3. 实验结果表明，SGLoc在12scenes和7scenes数据集上优于现有方法，验证了其全局定位能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的定位系统SGLoc，该系统利用语义信息直接从3D高斯溅射（3DGS）表示回归相机位姿。我们的方法利用2D图像和3D场景表示之间的语义关系来估计6DoF位姿，而无需先验位姿信息。在该系统中，我们引入了一种多级位姿回归策略，该策略从全局3DGS地图逐步估计和细化查询图像的位姿，而无需初始位姿先验。此外，我们还引入了一种基于语义的全局检索算法，该算法在2D（图像）和3D（3DGS地图）之间建立对应关系。通过匹配2D查询图像和3DGS语义表示的提取的场景语义描述符，我们将图像与全局3DGS地图的局部区域对齐，从而获得粗略的位姿估计。随后，我们通过迭代优化查询图像与3DGS渲染图像之间的差异来细化粗略位姿。我们的SGLoc在12scenes和7scenes数据集上表现出优于基线的性能，显示出在没有初始位姿先验的情况下进行全局定位的卓越能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的相机位姿估计方法，尤其是在全局定位场景下，通常需要初始位姿的先验信息。这限制了它们在未知环境或初始位姿不准确情况下的应用。因此，如何在没有初始位姿先验的情况下，准确地估计相机位姿是一个重要的挑战。

核心思路：SGLoc的核心思路是利用场景的语义信息，建立2D图像和3D高斯溅射（3DGS）表示之间的对应关系。通过语义匹配，可以粗略地将图像定位到3DGS地图的相应区域，从而获得一个粗略的位姿估计。然后，通过优化渲染图像和查询图像之间的差异，对粗略位姿进行迭代细化。

技术框架：SGLoc系统主要包含两个阶段：基于语义的全局检索和多级位姿回归。首先，全局检索模块提取2D查询图像和3DGS地图的语义描述符，并通过匹配这些描述符来建立2D-3D对应关系，从而获得粗略的位姿估计。然后，多级位姿回归模块利用粗略位姿作为初始值，通过迭代优化查询图像和3DGS渲染图像之间的差异，逐步细化位姿估计。

关键创新：SGLoc的关键创新在于利用语义信息进行全局检索，从而避免了对初始位姿先验的依赖。此外，多级位姿回归策略能够有效地细化粗略位姿，提高位姿估计的准确性。与传统方法相比，SGLoc能够直接从3DGS表示回归相机位姿，无需额外的几何特征提取或匹配步骤。

关键设计：在语义检索模块中，使用了预训练的深度学习模型提取图像和3DGS的语义描述符。在多级位姿回归模块中，采用了迭代优化的方式，通过最小化查询图像和渲染图像之间的光度误差来细化位姿。损失函数通常包括光度损失和正则化项，以保证位姿估计的稳定性和准确性。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SGLoc在12scenes和7scenes数据集上取得了显著的性能提升。实验结果表明，SGLoc在没有初始位姿先验的情况下，能够实现准确的全局定位。与现有方法相比，SGLoc在位姿估计的准确性和鲁棒性方面均有明显优势，具体提升幅度需要在论文中查找（未知）。

🎯 应用场景

SGLoc具有广泛的应用前景，包括增强现实、机器人导航、自动驾驶等领域。在增强现实中，SGLoc可以用于精确地将虚拟物体叠加到真实场景中。在机器人导航和自动驾驶中，SGLoc可以用于实现全局定位和地图构建，从而提高导航的准确性和鲁棒性。该研究的未来影响在于推动无需初始位姿先验的全局定位技术的发展。

📄 摘要（原文）

We propose SGLoc, a novel localization system that directly regresses camera poses from 3D Gaussian Splatting (3DGS) representation by leveraging semantic information. Our method utilizes the semantic relationship between 2D image and 3D scene representation to estimate the 6DoF pose without prior pose information. In this system, we introduce a multi-level pose regression strategy that progressively estimates and refines the pose of query image from the global 3DGS map, without requiring initial pose priors. Moreover, we introduce a semantic-based global retrieval algorithm that establishes correspondences between 2D (image) and 3D (3DGS map). By matching the extracted scene semantic descriptors of 2D query image and 3DGS semantic representation, we align the image with the local region of the global 3DGS map, thereby obtaining a coarse pose estimation. Subsequently, we refine the coarse pose by iteratively optimizing the difference between the query image and the rendered image from 3DGS. Our SGLoc demonstrates superior performance over baselines on 12scenes and 7scenes datasets, showing excellent capabilities in global localization without initial pose prior. Code will be available at https://github.com/IRMVLab/SGLoc.