GS-SLAM的输入是RGBD序列和相机内参,将3D场景建模为3D高斯,利用3D高斯splatting渲染RGB和Depth,计算光度损失和深度损失来优化位姿和场景,输出是相机位姿和稠密NeRF场景。 主要创新在于,GS-SLAM不使用隐式特征表示地图,而是利用3D高斯表示场景,使用基于splatting的光栅化来渲染图像,这个过程非常快。 先说一下具体的3D高...
1. 导读我们介绍了LiV-GS,这是一个户外环境中的激光雷达-视觉SLAM系统,它利用3D高斯作为可区分的空间表示。值得注意的是,LiV-GS是第一个将离散和稀疏的激光雷达数据与大规模户外场景中的连续可微分高斯地图直接…
我们提出了VINGS-Mono,这是一个旨在解决大规模环境挑战的单目(惯性)高斯溅射SLAM框架。通过引入诸如用于高效高斯修剪的得分管理器、用于增强跟踪准确性的单帧到多帧姿态优化模块、利用新视角合成实现全局一致性的回环检测方法以及用于处理瞬态对象的动态对象掩蔽机制等创
1. 效果展示 Gaussian-SLAM的渲染结果对比,Gaussian Splatting本身非常快,所以可以只看一下渲染精度。对比其他NeRFSLAM精度有明显提升,但是没有对比其他GS SLAM。 更多渲染结果的对比,但还是挺想看看和Gaussian Splatting SLAM等工作的对比效果的。 2. 具体原理是什么? Gaussian-SLAM提出了用于seeding和优化Gaussian spla...
如何做3DGS SLAM项目(下) - 计算机视觉life于20240527发布在抖音,已经收获了4.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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、图像质量不高、定位精度欠佳等),实现了更好的实时性、更好的渲染质量、更精确的定位精度。 3DGS的意义? 3DGS 的显式场景表示提供了对场景动态的前所未有的控制,这是涉及复杂几何形状和变化照明条件的复杂场景中的关键因素...
3DGS SLAM最新SOTA | 使用视觉、深度和惯性测量进行SLAM的多模态3DGS #人工智能 #计算机 #编程 #算法 - 3D视觉工坊于20240404发布在抖音,已经收获了2.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
3DGS助力,SLAM新突破! 最近,我深入研究了SLAM(同步定位与建图)领域的一些最新进展,特别关注了CVPR和ECCV上的几篇重要论文。这些论文中的SLAM方法在思路和方法上有着显著的相似性。 🔍 SLAM的定义:SLAM的主要任务是确定自己在何处(定位)以及理解周围环境(建图)。定位的关键在于相机位姿的准确估计,而建图则侧重于...
课程带你实现3DGS SLAM:3DGS + GICP +Unc-Model + GTSAM,性能逼近与超越SplaTAM! 本项目将新颖的3DGaussianSplatting和先进SLAM方法进行结合,实现高质量实时渲染和高精度实时定位的优势互补 GICP:将概率模型引入经典的ICP算法,提升扫描匹配的精度和鲁棒性 ...
这项名为《带你实现3DGSSLAM:Compact3DGS+GICP+Unc-Model+GTSAM,性能逼近与超越SplaTAM!》的实战训练营,结合了当前最前沿的3DGS与SLAM技术,系统地优化并结合了Compact3DGS、GICP、UncertaintyModel和GTSAM几大模块,带来了惊人的性能提升。 3D Gaussian Splatting,简称3DGS,是近一年来计算机视觉领域突破性的一项新...