Gaussian SLAM

SLAM denso y de alta fidelidad

Producto ComúnImagenSLAMReconstrucción 3D
Gaussian SLAM puede reconstruir escenas 3D renderizables a partir de un flujo de datos RGBD. Es el primer método de SLAM RGBD neuronal capaz de reconstruir escenas del mundo real con realismo fotorrealista. Al utilizar gaussianas 3D como unidades principales de representación de la escena, superamos las limitaciones de los métodos anteriores. Observamos que las gaussianas 3D tradicionales son difíciles de usar en configuraciones monoculares: no pueden codificar información geométrica precisa y son difíciles de optimizar mediante supervisión secuencial de vistas únicas. Al extender las gaussianas 3D tradicionales para codificar información geométrica y diseñar una nueva representación de escena y un método para su crecimiento y optimización, proponemos un sistema SLAM capaz de reconstruir y renderizar conjuntos de datos del mundo real sin sacrificar velocidad y eficiencia. Gaussian SLAM puede reconstruir y renderizar escenas del mundo real con realismo fotorrealista. Evaluamos nuestro método en conjuntos de datos sintéticos y del mundo real comunes, y lo comparamos con otros métodos SLAM de vanguardia. Finalmente, demostramos que nuestra representación 3D final de la escena se puede renderizar en tiempo real mediante renderizado eficiente de salpicaduras gaussianas.
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