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3DGS - Coggle Diagram

- - - - 3DGS 저장 및 관리
        
        Submap-GS SLAM
        
        Real-3DGS
        
        LSG-SLAM
        
        VPGS-SLAM
      - SLAM을 하며 용량 관리를 해 보겠다
    - - SLAM에 방해되는 동적 객체 제거
        
        GGD-SLAM
        
        DAGS-SLAM
        
        RMGS-SLAM
        
        DynGS-SLAM
    - - Gaussian Splatting SLAM
      - SplaTAM
      - GS-SLAM
      - Photo-SLAM
      - 3DGS로 렌더링 → 이미지와 비교 → pose 최적화
- - - - 3DGS 맵의 기하 안정성 부족을 Lidar로 보완
        
        Gaussian Fusion Loc
    - - 맵을 렌더링해서 query와 비교
        
        3DGS-ReLoc
        
        Gaussian Map Reloc
        
        Street-Level GS Loc
      - 포즈 추정 방법
        
        딥러닝을 이용하여 매칭 시도
        
        분류 예정
        
        SGLoc
        
        Map-Relative Pose Reg
        
        3DGS aided Loc
        
        GS-LocNet
        
        이미지 -> 포즈 직접 예측 혹은 보조
        
        보조
        
        직접 예측
        
        일반화 어려움
        
        광선
        
        6DGS
        
        수많은 가우시안에서 나오는 광선 여러개로 카메라의 위치를 찾는데 이때 가중 최소 제곱법으로 사용
        
        이때 3D - 2D 을 맞추기 위해서 attention 사용
        
        가우시안에 광선을 적용하고 그 광선다발 중 한개를 이미지와 매칭하여 찾음
        
        객체 한개에 대해 사진을 찍었을 때 카메라가 어디에 있는지 찾음
        
        2D - 3D 매칭
        
        Scene-ind Reloc
        
        GSVisLoc
        
        A Construct-Optimize Approach to Sparse View Synthesis without Camera Pose
        
        2D - 2D 매칭
        
        RSM-Loc
        
        앵커(빨간점)의 위도 경도 방향정보를 바탕으로 포즈 추정 → 한 이미지를 빨간점 한개와 여러번 매칭
        
        3D 가우시안 맵에 앵커정보(위도, 경도등의 정보)입력 → 빨간점
        
        이미지에는 위도, 경도, 방위각, 고도, 기울기 등의 정보 포함
        
        iComMa
        
        2D-2D 이미지 매칭
        
        2D 이미지 랜더링
    - - geometry matching
      - Lighting, texture 문제 해결을 시
      - 분류 예정
        
        Real-Time LiDAR Loc
        
        NDT on 3DGS Map
- - - - COGS
      - GGRT
    - - 6DGS
      - iComMa
    - - 3D Gaussian Splatting based Scene-independent Camera Relocalization with Unidirectional and Bidirectional Feature Fusion
        
        딥러닝
        
        확장성 일반화 불가능