Thanh-Khoi Nguyen, Thien-Phuc Tran, Minh-Triet Tran · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.31293 · open-access PDF
Online-Semantic 3D Gaussian Splatting (3DGS) ermöglicht das offene Vokabular-Szene-Verstehen aus Streaming-Beobachtungen. Allerdings erholen bestehende Methoden den geometrischen Kontext, der von Bild-abgeleiteten semantischen Merkmalen fehlt, mithilfe eines zusätzlich erlernten 3D-Netzwerks und erfordern zusätzliche Ausbildung und Laufzeit. Wir beobachten, dass solche geometrisch-semantischen Beweise bereits in der Beobachtungsgeschichte des Agenten existieren können und statt gelernt werden können. Basierend auf diesem Einblick stellen wir RecallGS (Geometry-Grounded Recall for Online Semantic Gaussian Splatting) vor, einen leichten, trainingsfreien Mechanismus.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Online semantic 3D Gaussian Splatting (3DGS) enables open-vocabulary scene understanding from streaming observations. However, existing methods recover geometric context missing from image-derived semantic features using an additionally learned 3D network, incurring extra training and runtime overhead. We observe that such geometric-semantic evidence may already exist in the agent's observation history and can be retrieved rather than learned. Based on this insight, we introduce RecallGS (Geometry-Grounded Recall for Online Semantic Gaussian Splatting), a lightweight, training-free mechanism t
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