5. Loss计算:L_1的loss和图像相似度ssim的loss(在3DGS的衍生论文中设计了很多其他方面的loss) 6. 3DGS的稠密化和剪枝:densify_and_prune ,参数优化和密度控制两个过程交叉进行 Gaussian密集化:自适应的增加3D高斯的密度,来保证整个3D高斯适应场景细节,主要专注于几何特征缺少和高斯覆盖较大区
然而论文方法名称里叫“Splatting”,顾名思义就是“溅射”,或者说是“抛雪球”,比较形象的解释了高斯球的渲染方式:直接投影到2D。 给定一个视图变换(世界坐标到相机坐标)矩阵W,相机坐标下某个高斯球的协方差矩阵为 Σ′=JWΣWTJT 其中J为投影变换的仿射近似的雅各比矩阵,假设投影变换x′=p(x),那么 J=...
从splatting的痕迹中tile-based光栅化,得到渲染图像,将渲染图像和GT求LOSS,反向传播。 自适应的密度控制模块根据传递到点上的梯度,来决定是否需要对3DGS做分割或者克隆。梯度传递到3DGS里面对其存储的那几个参数进行更新。 2.2 3D Gaussian ...
细分方向众多,包括:相机标定、结构光、三维重建、三维点云、缺陷检测、机械臂抓取、激光/视觉/多模态SLAM、深度估计、模型部署、3D目标检测、深度学习、视觉竞赛、硬件选型、视觉产品落地经验分享、学术&求职交流等。 星球内部汇集了众多实战问题,相信一定能帮你少走很多弯路,以及各个模块的学习资料:论文、书籍、源码、视...
为了解决这一问题,该研究团队提出了一种基于光栅化(rasterization)的单目动态场景建模 pipeline,首次将变形场(Deformation Field)与 3D 高斯(3D Gaussian Splatting)结合,实现了高质量的重建与新视角渲染。研究论文《Deformable 3D Gaussians for High-Fidelity Monocular Dynamic Scene Reconstruction》已被计算机视觉顶级国...
论文标题 MVSplat: Efficient 3D Gaussian Splatting from Sparse Multi-View ImagesMVSplat：从稀疏多视图图像高效生成 3D 高斯 splatting 论文链接 https://volctracer.com/w/M6FaLpwh 论文作者 Dony Chen, Chuanxia Zheng, et al.内容简介 本文介绍了一种名为 MVSplat 的高效模型，该模型能够从稀疏多视图图像...
2.论文信息 标题:DeblurGS: Gaussian Splatting for Camera Motion Blur作者:Jeongtaek Oh, et al.机构:Seoul National University论文:https://arxiv.org/abs/2404.11358 3.方法 3.1、模拟相机运动合成模糊视图 介绍了如何通过模拟相机运动合成模糊视图,以便与输入的模糊图像进行比较和优化。具体来说,包括了以下关键...
最近,3D Gaussian Splatting (3DGS) 作为一种新颖的 3D 表示方式,因其快速的渲染速度和高渲染质量而受到关注。然而,这种方法也伴随着高内存消耗,例如,一个训练好的高斯场可能会使用超过三百万个高斯基元和超过 700 MB 的内存。 近日,帝国理工学院、北航、北京理工大学、中国科学院大学、中国电信人工智能研究院多媒...
2024年，在计算机视觉（CV）计算机图形学（CG）领域，3D高斯溅射技术大热，其原始论文名称叫“3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering”，这篇论文发在ACM Transactions on Graphics上，并收录在SIGGRAPH 2023，非常值得读一读。如上图所示，与IntantNGP相当的训练时间，本文达到了与他们更高的...
[S0] A Survey on 3D Gaussian Splatting 🧑🔬 作者:Guikun Chen, Wenguan Wang 🏫 单位:Zhejiang University 🔗 链接:[中英摘要] [arXiv:2401.03890] 📝 说明:🔥 首篇综述 [S1] 3D Gaussian as a New Vision Era: A Survey 🧑🔬 作者:Ben Fei, Jingyi Xu, Rui Zhang, Qingyuan ...