现在初略的将Gaussians理解为空间上一个个小球,这些球是可以沿着三个轴做放缩的同时也可以做旋转变换,这个球有这样的特性,它有一个中心点坐标,表示其在空间上的位置,其在不同角度上有不同的颜色,其在不同角度还有不同的透明度,这些小球的组合就构成了物理空间。 基于上面的算法流程可以看出,最开始是通过多视图几...
同时,将时间变化分解为粗细变形,并通过高效训练策略获得更高质量的动态场景重建结果。 3、实验 选择基准方法:作者选择了一些基准方法,包括基于NeRF的方法(如DyNeRF、NeRFPlayer等)、基于高斯的方法(如4DGaussians、4DGS、D3DGS等),以及一些基于体素的方法(如MixVoxels、K-Planes等)。 评价指标:作者使用了PSNR、SSIM...
论文解读:Dynamic 3D Gaussians, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 核司令程开甲_general, 作者简介 无人机视觉slam算法工程师(SLAM与深度学习结合方向),相关视频:【全738集】B站最详细StableDifusion+Comfyui全套保
来自香港科技大学、小米汽车和华中科技大学的研究团队提出了 Uni-Gaussians，实现了动态驾驶场景的高斯基元统一表征与分治渲染的架构。使用动态高斯场景图（Gaussian scene graph），建模静态背景与动态实体（如刚性车辆、非刚性行人）。图像数据采用光栅化（Rasterization）进行渲染，确保高帧率输出。LiDAR 数据则引入高斯光线...
原文链接:超越 4DGaussians | 基于高斯嵌入的高效3D动态场景重构方法 2、方法 图2展示了作者提出的框架。现有基于场的方法在变形参数映射中存在Gaussian坐标的纠缠问题。为了解决这个问题,提出了以下方法: 2.1、基于嵌入的Gaussian变形 作者为每个Gaussian分配了一个32维的嵌入向量zg,并为每个帧分配了一个256维的时间嵌...
小米汽车首曝自动驾驶研究：相机和LiDAR联合重建框架Uni-Gaussians，在质量与计算效率方面取得了重大进展 格隆汇3月24日｜来自香港科技大学、小米汽车和华中科技大学的研究团队提出了Uni-Gaussians，实现了动态驾驶场景的高斯基元统一表征与分治渲染的架构。使用动态高斯场景图（Gaussian scene graph），建模静态背景与动态...
Uni-Gaussians 主要有以下贡献：提出了一种统一、高效的仿真系统，能够利用高斯基元实现相机和激光雷达数据的联合重建。实现了包含车辆、行人和骑车人在内的所有交通参与者的高质量 LiDAR 仿真。通过大量的实验证明了统一的高斯表征和混合渲染方法的优势。图一展示了最新 SOTA 方法 LiDAR4D 和该方法仿真结果的对比。
EM算法一个很重要的应用就是可以应用于高斯混合模型. (算是给周一的考试压个题hhh) 假设我们的完全数据为 Y_i=(X_i,C_i) 并有着如下的分布: Pr(C_i=k)=\pi_k 和 X_i|C_i=k\sim N(\mu_k,\sigma_k^2) 在这里 C_i 是…
Street Gaussians概览如下所示,动态城市街道场景表示为一组具有可优化tracked车辆姿态的基于点的背景和前景目标。每个点都分配有3D高斯,包括位置、不透明度和由旋转和比例组成的协方差,以表示几何体。为了表示apperence,为每个背景点分配一个球面谐波模型,而前景点与一个动态球面谐波模型相关联。显式的基于点的表示允许简...
为了克服这些挑战,论文提出了一种名为Segment Any 3D Gaussians (SAGA) 的新型交互式3D分割方法。SAGA通过将2D分割基础模型与3D Gaussian Splatting (3DGS) 结合,有效地将多粒度的2D分割结果嵌入到3D高斯点特征中,并通过精心设计的对比训练实现这一过程。这种方法旨在在保持分割质量的同时,显著提高分割速度,实现毫秒...