标题:NEDS-SLAM: A Novel Neural Explicit Dense Semantic SLAM Framework using 3D Gaussian Splatting 链接:https://arxiv.org/abs/2403.11679 1、导读 我们提出了NEDS-SLAM,这是一种基于3D高斯表示的显式密集语义SLAM系统,可实现强大的3D语义映射、准确的相机跟踪和实时高质量渲染。在系统中,我们提出了一种空间...
标题:NEDS-SLAM: A Novel Neural Explicit Dense Semantic SLAM Framework using 3D Gaussian Splatting链接:https://arxiv.org/abs/2403.11679 1、导读 我们提出了NEDS-SLAM,这是一种基于3D高斯表示的显式密集语义SLAM系统,可实现强大的3D语义映射、准确的相机跟踪和实时高质量渲染。在系统中,我们提出了一种空间一...
训练总耗时:10分钟26秒 训练过后,我们可以在项目的根目录生成一个output文件,并且会生成一个随机的文件夹名字,里面包含四个文件。我们可以将这个文件夹名改成我们自己想要的名字。 (3)查看模型并渲染 # Dependencies sudo apt install -y libglew-dev libassimp-dev libboost-all-dev libgtk-3-dev libopencv-dev...
展开全网独家课程:3D Gaussian Splatting原理、应用场景、源码解析及最新进展
基于3D Gaussian Splatting的SLAM简介 展开全网独家课程:3D Gaussian Splatting原理、应用场景、源码解析及最新进展
正态分布显然是一种可取的权重分配模式(拼课 wwit1024) 。 在图形上,正态分布是一种钟形曲线,越接近中心,取值越大,越远离中心,取值越小。 计算平均值的时候,我们只需要将"中心点"作为原点,其他点按照其在正态曲线上的位置,分配权重,就可以得到一个加权平均值。
渲染:利用三维重建的信息,通过渲染技术生成新视角下的图像,考虑光照和纹理等因素。 这两个步骤是新视角合成的基本框架,涵盖了几何重建和图像合成的关键概念。在实践中,可以根据具体应用的需求进一步细化这些步骤,例如加入光照模型、深度合成等处理,以提高合成图像的质量和真实感。
标题:NEDS-SLAM: A Novel Neural Explicit Dense Semantic SLAM Framework using 3D Gaussian Splatting链接:https://arxiv.org/abs/2403.11679 1、导读 我们提出了NEDS-SLAM,这是一种基于3D高斯表示的显式密集语义SLAM系统,可实现强大的3D语义映射、准确的相机跟踪和实时高质量渲染。在系统中,我们提出了一种空间一...
训练总耗时:10分钟26秒训练过后,我们可以在项目的根目录生成一个output文件,并且会生成一个随机的文件夹名字,里面包含四个文件。我们可以将这个文件夹名改成我们自己想要的名字。(3)查看模型并渲染# Dependenciessudo apt install -y libglew-dev libassimp-dev libbo