Thanh-Khoi Nguyen, Thien-Phuc Tran, Minh-Triet Tran · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.31293 · open-access PDF
3D Gaussian Splatting trực tuyến (3DGS) cho phép hiểu các cảnh từ vựng mở từ các quan sát trực tuyến. Tuy nhiên, các phương pháp hiện có phục hồi bối cảnh hình học thiếu từ các tính năng ngữ pháp do hình ảnh dẫn xuất bằng cách sử dụng một mạng 3D được học thêm, gây ra đào tạo bổ sung và thời gian chạy. Chúng tôi quan sát thấy rằng bằng chứng ngữ học hình học như vậy có thể đã tồn tại trong lịch sử quan sát của tác nhân và có thể được lấy lại thay vì học được. Dựa trên cái nhìn sâu sắc này, chúng tôi giới thiệu RecallGS (Grounded Recall for Online Semantic Gaussian Splatting), một cơ chế nhẹ, không có đào tạo
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
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.31293, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange