24年4月来自意大利博洛尼亚大学、Rock Universe AI 中国分公司、ETH和阿姆斯特丹大学的论文“How NeRFs and 3D Gaussian Splatting are Reshaping SLAM: a Survey”。 在过去的二十年中,SLAM领域的研究经历了重大变革,突显了其在实现自主探索未知环境方面的关键作用。这一变革涵盖了从手工方法到深度学习时代,再到最近专...
标题:NEDS-SLAM: A Novel Neural Explicit Dense Semantic SLAM Framework using 3D Gaussian Splatting链接:arxiv.org/abs/2403.1167 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致的特征融...
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...
激光雷达(LiDAR)和相机作为两种常用于场景重建的传感器,推动了SLAM技术的发展。传统激光雷达SLAM利用点云中的几何和精确深度信息进行精确定位。近期,神经辐射场(Neural Radiance Fields,NeRFs)和三维高斯溅射(3D Gaussian Splatting,3DGS)的出现,为视觉SLAM提供了更详细的环境表征。传统的地图表征方式,如点云、体素和曲面...
3D Gaussian Splatting是最近几个月热度极高的突破性工作,对应论文“3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering”是2023年SIGGRAPH最佳论文,在短短的几个月内席卷三维视觉和SLAM领域。 2020年提出的NeRF等辐射场方法彻底改变了多张照片或视频主导的场景新视角合成的算法生态,但训练、渲染的速度与质...
首先简单介绍一下,3DGS是如何表示真实场景的,前面也有提过,在Gaussian Splatting中,3D世界用一组3D点表示,实际上是数百万个,大致在0.5到5百万之间。每个点是一个3D高斯,具有其独特的参数,这些参数是为每个场景拟合的,以便该场景的渲染与已知数据集图像紧密匹配,接下来就介绍他的属性。
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...
SemGauss-SLAM:Dense Semantic Gaussian Splatting SLAM 论文作者: Siting Zhu, Renjie Qin, Guangming Wang, Jiuming Liu, Hesheng Wang 编译:Lean_loves_lulu 审核:Los 本文提出了首个基于3DGS的稠密语义SLAM方法,主要是通过在计算损失时添加语...
3D高斯泼溅(3D Gaussian Splatting)是一种基于点的光栅化渲染方法,相较于以往基于神经网络隐式建模的NeRF技术,3D高斯具备显式数据结构,可被快速渲染、直接编辑,极大提升了建模效率与实用性。 作为智能空间计算的前沿实践者,其域创新科技深耕三维技术,致力于打造创新的三维内容生成工具与开发平台。2024年4月,其域创新...
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...