SG2Loc은 복잡한 실내 환경에서 시각적 위치 추정 문제를 해결하기 위해 3D 장면 그래프를 활용하는 새로운 방법입니다. 기존 방식의 저장 공간 부담을 줄이면서 성능을 유지하며, 로봇 및 AR 애플리케이션에 활용될 수 있습니다.
장면 그래프는 객체를 노드로, 객체 간의 공간 관계를 엣지로 표현하며, 이미지에서 객체 ID를 예측하여 위치를 추정합니다. 파티클 필터 프레임워크를 사용하여 시퀀스적으로 포즈를 개선합니다.
코드 공개는 GitHub에서 확인 가능하며, 3D 장면 그래프와 효율적인 의미 매칭을 통해 저장 공간을 줄이고 실제 데이터셋에서 성능을 유지합니다.