DINO-SLAM: DINO-informed RGB-D SLAM for Neural Implicit and Explicit Representations

📄 arXiv: 2507.19474v1 📥 PDF

作者: Ziren Gong, Xiaohan Li, Fabio Tosi, Youmin Zhang, Stefano Mattoccia, Jun Wu, Matteo Poggi

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-25

💡 一句话要点

DINO-SLAM：DINO特征增强RGB-D SLAM，用于神经隐式和显式表达

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

关键词: SLAM 神经辐射场 3D高斯溅射 场景理解 DINO特征

📋 核心要点

  1. 现有SLAM系统在复杂场景中难以获得全面的场景表示，限制了其性能。
  2. DINO-SLAM利用场景结构编码器（SSE）将DINO特征增强为EDINO特征，从而捕获场景的层次结构和关系。
  3. 实验结果表明，DINO-SLAM在Replica、ScanNet和TUM数据集上优于现有方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了DINO-SLAM，一种基于DINO特征的设计策略，通过更全面的场景表示来增强SLAM系统中神经隐式（神经辐射场NeRF）和显式表示（3D高斯溅射3DGS）。具体来说，我们依赖于一个场景结构编码器（SSE），它将DINO特征丰富为增强的DINO特征（EDINO），以捕获分层的场景元素及其结构关系。在此基础上，我们为NeRF和3DGS SLAM系统提出了两种集成EDINO特征的基础范例。与最先进的方法相比，我们基于DINO的流程在Replica、ScanNet和TUM数据集上实现了卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的SLAM系统，特别是基于NeRF和3DGS的SLAM系统，在复杂场景中难以获得足够鲁棒和全面的场景表示。这导致建图和定位的精度下降，尤其是在纹理缺失或光照变化剧烈的区域。现有方法通常依赖于几何或外观信息，但缺乏对场景结构化信息的有效利用。

核心思路：DINO-SLAM的核心思路是利用预训练的DINO模型提取的视觉特征，并设计一个场景结构编码器（SSE）来增强这些特征，从而获得包含更多场景结构信息的EDINO特征。通过将EDINO特征融入到NeRF和3DGS SLAM系统中，可以提高场景表示的质量和鲁棒性。这样设计的目的是为了弥补现有方法在场景结构理解方面的不足，从而提升SLAM系统的整体性能。

技术框架：DINO-SLAM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 使用DINO模型提取图像特征；2) 利用场景结构编码器（SSE）将DINO特征增强为EDINO特征；3) 将EDINO特征集成到NeRF或3DGS SLAM系统中，用于场景表示和位姿估计。对于NeRF SLAM，EDINO特征被用于指导NeRF的训练，提高渲染质量。对于3DGS SLAM，EDINO特征被用于优化3D高斯参数，改善场景重建效果。

关键创新：DINO-SLAM最重要的技术创新点在于场景结构编码器（SSE）的设计，它能够有效地将DINO特征转化为包含更多场景结构信息的EDINO特征。与直接使用DINO特征相比，EDINO特征能够更好地捕捉场景中的层次关系和结构信息，从而提高SLAM系统的性能。此外，将EDINO特征分别集成到NeRF和3DGS SLAM系统中，并针对两种不同的表示方法进行优化，也是一个重要的创新。

关键设计：场景结构编码器（SSE）的具体结构未知，论文中可能没有详细描述。损失函数的设计可能包括重建损失、正则化损失等，用于优化NeRF或3DGS的参数。网络结构方面，SSE可能采用Transformer或CNN等结构，用于提取和增强DINO特征。具体参数设置未知，需要参考论文细节。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DINO-SLAM在Replica、ScanNet和TUM数据集上取得了显著的性能提升。与现有最先进的方法相比，DINO-SLAM在定位精度和场景重建质量方面均有明显改善。具体的数据和提升幅度需要在论文中查找，例如，可能在相对位姿误差（RPE）或绝对轨迹误差（ATE）等指标上有所降低。

🎯 应用场景

DINO-SLAM具有广泛的应用前景，包括机器人导航、增强现实、虚拟现实、三维重建等领域。它可以应用于室内环境、室外环境等多种场景，为机器人提供更准确的定位和更全面的场景理解能力。此外，DINO-SLAM还可以用于自动驾驶领域，帮助车辆更好地感知周围环境，提高驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

This paper presents DINO-SLAM, a DINO-informed design strategy to enhance neural implicit (Neural Radiance Field -- NeRF) and explicit representations (3D Gaussian Splatting -- 3DGS) in SLAM systems through more comprehensive scene representations. Purposely, we rely on a Scene Structure Encoder (SSE) that enriches DINO features into Enhanced DINO ones (EDINO) to capture hierarchical scene elements and their structural relationships. Building upon it, we propose two foundational paradigms for NeRF and 3DGS SLAM systems integrating EDINO features. Our DINO-informed pipelines achieve superior performance on the Replica, ScanNet, and TUM compared to state-of-the-art methods.