GSVisLoc: Generalizable Visual Localization for Gaussian Splatting Scene Representations

📄 arXiv: 2508.18242v1 📥 PDF

作者: Fadi Khatib, Dror Moran, Guy Trostianetsky, Yoni Kasten, Meirav Galun, Ronen Basri

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-25

备注: Accepted to ICCV 2025 Workshops (CALIPOSE). Project page: https://gsvisloc.github.io/

💡 一句话要点

提出GSVisLoc以解决3D高斯点云场景定位问题

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

关键词: 视觉定位 3D高斯点云 场景表示 相机姿态估计 机器人导航 增强现实 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有的视觉定位方法在处理3D高斯点云场景表示时，往往需要额外的训练或参考图像，限制了其应用的灵活性。
  2. GSVisLoc通过稳健地匹配场景和图像特征，提出了一种无需额外训练的视觉定位解决方案，显著提高了定位的准确性。
  3. 实验结果表明，GSVisLoc在多个标准基准上表现出色，超越了现有的3DGS基线，且在新场景中具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

我们提出了GSVisLoc，一种针对3D高斯点云（3DGS）场景表示的视觉定位方法。该方法旨在通过稳健地匹配场景特征与图像特征，估计相机的位置和方向。场景特征通过对3D高斯进行下采样和编码生成，而图像特征则通过编码图像块获得。我们的算法分为三个步骤：粗匹配、精细匹配和姿态优化，最终实现准确的定位估计。值得注意的是，我们的方法利用了明确的3DGS场景表示进行视觉定位，无需修改、重新训练或额外的参考图像。我们在室内和室外场景上评估了GSVisLoc，展示了其在标准基准上的竞争性定位性能，并超越了现有的3DGS基线。此外，我们的方法在新场景上有效泛化，无需额外训练。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在3D高斯点云场景表示中进行视觉定位的挑战。现有方法通常需要额外的训练或参考图像，限制了其灵活性和适用性。

核心思路：GSVisLoc的核心思路是通过稳健地匹配场景特征与图像特征，来估计相机的位置和方向。该方法利用3DGS模型的显式表示，避免了对模型的修改或重新训练。

技术框架：GSVisLoc的整体架构分为三个主要阶段：首先进行粗匹配以快速定位可能的相机位置；接着进行精细匹配以提高定位精度；最后通过姿态优化来获得准确的相机姿态估计。

关键创新：GSVisLoc的主要创新在于其能够在不需要额外训练的情况下，利用3DGS场景表示进行有效的视觉定位。这一设计使得该方法在新场景中具有良好的泛化能力。

关键设计：在技术细节上，GSVisLoc通过下采样和编码3D高斯生成场景特征，同时通过编码图像块生成图像特征。算法的损失函数和参数设置经过精心设计，以确保在粗匹配和精细匹配阶段的高效性和准确性。

📊 实验亮点

在实验中，GSVisLoc在多个标准基准上展示了其竞争力，定位精度显著优于现有的3DGS基线，尤其在新场景的泛化能力上表现突出，显示出良好的应用前景。

🎯 应用场景

GSVisLoc在机器人导航、增强现实和自动驾驶等领域具有广泛的应用潜力。其无需额外训练的特性，使得该方法能够快速适应新环境，提升了实际应用中的灵活性和效率。未来，该研究可能推动更复杂场景下的视觉定位技术发展。

📄 摘要（原文）

We introduce GSVisLoc, a visual localization method designed for 3D Gaussian Splatting (3DGS) scene representations. Given a 3DGS model of a scene and a query image, our goal is to estimate the camera's position and orientation. We accomplish this by robustly matching scene features to image features. Scene features are produced by downsampling and encoding the 3D Gaussians while image features are obtained by encoding image patches. Our algorithm proceeds in three steps, starting with coarse matching, then fine matching, and finally by applying pose refinement for an accurate final estimate. Importantly, our method leverages the explicit 3DGS scene representation for visual localization without requiring modifications, retraining, or additional reference images. We evaluate GSVisLoc on both indoor and outdoor scenes, demonstrating competitive localization performance on standard benchmarks while outperforming existing 3DGS-based baselines. Moreover, our approach generalizes effectively to novel scenes without additional training.