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...
参考git 仓库:https://github.com/MrNeRF/awesome-3D-gaussian-splatting,SLAM部分 使用单目相机: MonoGS Gaussian Splatting SLAM - CVPR '24Paper|Project Page|Code|Short Presentation 摘要:提出了将3D高斯Splatting(3DGS)技术首次应用于利用单个移动的单目或RGB-D相机进行增量式3D重建的方法。所介绍的同时定位...
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...
计算机视觉life联合哈工大博士,经过长期准备,开启了全网首个基于3DGS的项目实战训练营。《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3D Gaussian Splatting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...
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、...
- 3D Gaussian Splatting 方法,典型代表是SplaTAM、Gaussian Splatting SLAM 全网首个理论+实践课程《快速上手基于NeRF的SLAM:理论与实践》第②期重磅上线(新增超40%新内容)!有早鸟立减100优惠,限额30个 不要浪费任何一次技术红利 1什么是NeRF-based SLAM?
论文标题:Gaussian Splatting SLAM 论文作者:Hidenobu Matsuki*1, Riku Murai*2, Paul H. J. Kelly2, Andrew J. Davison1 导读: 我们首次将3D高斯抛雪球法应用于增量3D重建中,使用移动单目或RGB-D相机进行场景捕捉。我们的同时定位与建图(SLAM)方法以3fps实时运行,利用高斯体作为唯一的3D表示,实现了准确、高...
3D Gaussian Splatting的核心优势在于其对传统NeRF(神经辐射场)方法的有效补充。NeRF自2020年问世以来,以其强大的新视角合成能力,引领了计算机视觉领域的新潮流。然而,NeRF的高训练和渲染成本限制了其在实时应用中的发展。3D Gaussian Splatting通过优化处理过程,使得视觉重建的效率和效果有了显著提升,从而为强化SLAM技术...
将为大家分享帝国理工学院戴森机器人实验最新开源的方案《Gaussian Splatting SLAM》(https://arxiv.org/pdf/2312.06741.pdf),这也是第一个将3D GS应用到增量3D重建的工作,速度为3 FPS。要想实时从摄像头连续重建出高保真度的三维场景,需要多项创新。 首先,为了超...
论文标题:Gaussian Splatting SLAM 论文作者:Hidenobu Matsuki*1, Riku Murai*2, Paul H. J. Kelly2, Andrew J. Davison1 导读: 我们首次将3D高斯抛雪球法应用于增量3D重建中,使用移动单目或RGB-D相机进行场景捕捉。我们的同时定位与建图(SLAM)方法以3fps实时运行,利用高斯体作为唯一的3D表示,实现了准确、高...