git clone https://github.com/DepthAnything/Depth-Anything-V2.git Download weights from Depth-Anything-V2-Large and place it under Depth-Anything-V2/checkpoints/ Generate depth maps: python Depth-Anything-V2/run.py --encoder vitl --pred-only --grayscale --img-path <path to input images...
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• 我们提出了一个在现实世界暗环境中收集的具有挑战性的数据集,以证明我们方法的有效性。我们还公开了我们的代码和夜间基准数据集,网址为:https://github.com/yec22/Gaussian-DK。 5. 基本原理是啥? 显然,在物理世界中,静态黑暗环境是均匀且一致的。然而,在这种一致的环境中拍摄的照片仍可能因相机成像特性而...
作者主页:https://louiszengcn.github.io/ 论文标题: Realistic Surgical Image Dataset Generation Based On 3D Gaussian Splatting 导读: 近年来,随着AI技术的飞速发展,数据量的增加为数据驱动的神经网络提供了更强大的训练基础,推动了各行各业的进步。...
开源地址:https://jiahao620.github.io/gaussreg 编译:阿豹 审核:Los 导读: 点云配准是实现大规模3D场景SLAM和三维重建的关键问题。传统的配准方法已经逐渐淡出视野,而当前的配准方法通过借助深度学习技术取得了显著进展。 NeRF凭借强大的多视角图像渲染...
代码链接:https://github.com/yec22/Gaussian-DK 2. 摘要 三维高斯样条最近已成为一种强大的表示方法,它可以使用一致的多视图图像作为输入来合成出色的新视图。然而,我们注意到,在光线不足导致场景未完全照亮的暗环境中拍摄的图像可能会表现出相当大的亮度变化和多视图不一致性,这对三维高斯样条提出了巨大挑战,并严...
python精简版:GitHub - SY-007-Research/3dgs_render_python 在图片效果上,3dgs和Mip-NeRF360是差不多的 在训练速度上,3dgs和Instant-NGP是差不多的 1、sfm初始化稀疏点云 用colmap创建初始化点云(点云信息是三维的坐标,是有深度信息的) 2、3Dgaussian的位置与形状 ...
论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.04116代码链接：https://github.com/caiyuanhao1998/X-Gaussian视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=v6FESb3SkJg&t=28s文中提出了首个能够渲染X光的3D Gaussian Splatting框架以用于X光的新视角合成（Novel View Synthesis, NVS）。值得一提的是，该方法无需计算...
链接:https://vastgaussian.github.io/ VastGaussian: Vast 3D Gaussians for Large Scene Reconstruction 本文转载自自动驾驶之心 写在前面&笔者的个人理解 现有的基于NeRF的大场景重建方法在视觉质量和渲染速度方面往往存在局限性。虽然最近的3D高斯飞溅在小规模和以对象为中心的场景中效果良好,但由于视频内存有限、优...
【1】https://github.com/PJLab-ADG/OASim 【2】https://github.com/atonderski/neuro-ncap 【3】https://github.com/georghess/neurad-studio 【4】https://github.com/Akiya-Research-Institute/3dGaussiansPlugin-Demo 【5】https://github.com/xverse-engine/XV3DGS-UEPlugin ...