其中包括大场景的可扩展性问题、缺乏直接网格提取算法(尽管最近已经提出了“Sugar: Surface-aligned gaussian splatting for efficient 3d mesh reconstruction and high-quality mesh rendering”等方法)、无法准确编码精确的几何形状,以及不可控制的高斯增长进入未观测区域的可能性,导致渲染视图和底层3D结构中的伪影。此外...
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...
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(3DGS)是近一年计算机视觉领域最有突破性的工作之一,不仅仅在学术界席卷计算机视觉、SLAM等领域,每天都有大量基于Gaussian Splatting的新工作出现,而且距离落地应用也特别近,多家商业公司致力于3DGS的商业化落地。 神经网络辐射场NeRF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,...
Gaussian Splatting引入了三个关键元素:3D高斯场景表示、交错优化和密度控制、快速光栅化渲染,训练时间甚至比NeRF快了100倍,同时实现照片级别的视觉重建质量,实现在1080p分辨率下实现高质量的实时(≥30 fps)的新视图合成。 基于3DGS的SLAM不仅全面继承了NeRF-based SLAM方法的优点,而且全面补足了其短板(渲染速度慢、...
结合ICP和3D GS构建最快的稠密SLAM! 点击“计算机视觉life”,选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 转自3D视觉工坊 3D Gaussian Splatting教程 全部上线!2024最炸裂的新技术!3D Gaussian Splatting 重大变革!NeRF和3D高斯喷溅如何重塑SLAM? 0. 这篇文章干了啥?
多源SLAM+3D 高斯 —— 技术突破推动性能跨越 LCC 的技术基础,是其域创新自研的 Multi-SLAM (Simultaneous Localization And Mapping, 同步定位与建图) 算法,以及对 3D 高斯技术的突破性革新。 3D 高斯泼溅 (Gaussian Splatting) 是一种实时辐射场渲染的光栅化技术,独特地融合了可微分管道和基于点的渲染技术的优点...
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...
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...
为了解决这一问题,我们提出了一种基于光栅化(rasterization)的单目动态场景建模管线,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。实验结果表明,变形场可以准确地将规范空间下的3D高斯前向映射(forward-flow)到观测空间,不仅在D-NeRF数据集上实现了10+的PSNR提...