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图形学、人机交互、VR/AR领域文献速读【持续更新中...】

news 来源：原创 2025/7/27 1:31:05

（1）笔者在时间有限的情况下，想要多积累一些自身课题之外的新文献、新知识，所以开了这一篇文章。
（2）想通过将文献喂给大模型，并向大模型提问的方式来快速理解文献的重要信息（如基础idea、contribution、大致方法等）。
（3）计划周更4-5篇文献。
（4）文章内容大多由AI产生，经笔者梳理而成。如果有误，敬请批评指正。

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一、Hier-SLAM: Scaling-up Semantics in SLAM with a Hierarchically Categorical Gaussian Splatting

一、Hier-SLAM: Scaling-up Semantics in SLAM with a Hierarchically Categorical Gaussian Splatting

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作者：Boying Li, Zhixi Cai, Yuan-Fang Li, Ian Reid, and Hamid Rezatofighi
机构：Monash & MBZUAI
原文链接：https://arxiv.org/abs/2409.12518
代码链接：https://github.com/LeeBY68/Hier-SLAM
发表：ICRA 2025

摘要：
本文提出了 Hier-SLAM，这是一种基于语义的三维高斯溅射 SLAM 方法，具备全新的层级类别表示方式，能够实现精准的全局三维语义建图、良好的扩展性，以及三维世界中显式的语义标签预测。随着环境复杂度的增加，语义 SLAM 系统的参数量急剧上升，使得场景理解变得尤为困难且成本高昂。

为了解决这一问题，本文引入了一种紧凑的层级语义表示，将语义信息有效嵌入到 3D Gaussian Splatting 中，并借助大语言模型（LLM）的能力构建结构化语义编码。此外，本文设计了一种新的语义损失函数，通过层内（inter-level）和跨层（cross-level）联合优化，进一步提升层级语义信息的学习效果。本文还对整个 SLAM 系统进行了全面优化，显著提升了追踪建图性能及运行速度。

Hier-SLAM 在建图和定位精度方面均超越现有的稠密 SLAM 方法，并在运行速度上实现了 2 倍加速。同时，在语义渲染性能上也达到了与现有方法相当的水平，同时在存储开销与训练时间方面大幅下降。令人印象深刻的是，该系统的渲染速度可达每秒 2000 帧（含语义）或 3000 帧（无语义）。尤其重要的是，Hier-SLAM 首次展现了在超过 500 类语义场景中仍能高效运行的能力，充分体现了其强大的扩展性。

1. 什么是语义SLAM系统呢？
语义SLAM（Semantic SLAM）是同时定位与建图（SLAM）技术的升级版，它不仅构建环境的几何地图，还能识别并标注地图中物体的语义信息（如“椅子”“墙壁”“行人”），让机器真正“理解”周围场景。

2. 本文是如何实现层级语义表示与3D高斯泼溅的融合的？
（1）层级树结构构建：
（i）语义树定义：将语义类别组织为树状结构 G=(V,E)，其中节点 V 表示不同层级的语义类（如“背景→结构→平面→墙”），边 E 表示类别的从属关系。
（ii）LLM辅助生成：

输入一组语义标签（如ScanNet的550类），利用LLM（如GPT-4）自底向上迭代聚类，生成层次结构。
通过循环校验机制（Loop-based Critic）修正LLM输出：对比LLM生成的聚类结果与输入标签，剔除无关类别（Unseen
Classes）并补全遗漏节点（Omitted Nodes），直至所有标签被正确归类。

（2）紧凑编码设计：
每个3D高斯 primitive 的语义嵌入 h 由各层级嵌入h’拼接而成。
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（3）语义优化策略：

层级内损失（Inter-level Loss）：每层单独计算交叉熵损失，确保层级内分类正确性。
跨层级损失（Cross-level Loss）：通过共享线性层 F 将层级编码映射为扁平概率分布，与真实标签计算全局交叉熵损失，保证层级间一致性。

通俗易懂的解释：
这篇文章的“语义压缩”方法，可以类比为整理一个杂乱的文件柜：

步骤1：用AI给文件分类（LLM建树）
把一堆未分类的文件（如550种物体标签）交给AI（如ChatGPT），让它按“大类→子类”自动整理。例如：第一层：“家具” vs “电器” 第二层：“家具”下分“椅子”“桌子”……
AI可能分错，所以加了自动修正程序：检查遗漏的标签（如“漏了台灯”），重新让AI补分，直到所有文件归位。

步骤2：给每个物体贴层级标签（紧凑编码）
以前：每个物体直接标记具体名称（如“办公椅”），需要大量标签。
现在：改为层级路径编码（如“家具/椅子/办公椅”），只需记录每层的选择（如1-2-3），大幅节省空间。

步骤3：双重检查（层级优化）
逐层检查：确保“椅子”确实属于“家具”。
整体检查：最终生成的标签（如“办公椅”）要与真实名称一致。

效果：
原本存1000种物体需要1000个标签，现在只需20个数字编码（类似压缩成文件夹路径）。
机器人看到“办公椅”时，既能知道它是“椅子”，也能明白它属于“家具”，适合高层决策（如“避开所有家具”）。

3.本文的核心贡献是什么？
（1）层次化语义表示：提出一种树状层次结构编码语义信息，利用大语言模型（LLM）生成语义类别的层次关系（如“背景→结构→平面→墙”），将语义信息压缩为紧凑的符号编码。例如，10层二叉树可覆盖1024个类别，仅需20维编码（每层2维Softmax）。通过几何与语义属性联合优化，构建多级树结构，显著减少存储需求（相比扁平表示降低66%）。

（2）层次化语义损失函数：设计跨层级（Cross-level）和层级内（Inter-level）联合优化损失，结合交叉熵损失，实现从粗到细的语义理解。

（3）高效SLAM系统：在3D高斯泼溅框架中集成层次化语义表示，优化跟踪（Tracking）与建图（Mapping）模块。系统在保持高精度（ScanNet数据集上ATE RMSE为3.2cm）的同时，实现2000 FPS（带语义）/3000 FPS（无语义）的实时渲染速度，存储需求降低至910.5MB（原需2.7GB）。

（4）扩展性验证：在包含550个语义类别的ScanNet数据集中，通过LLM辅助的层次化编码将语义参数压缩7倍，首次实现复杂场景的高效语义理解。

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