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城市级重建和渲染面临巨大挑战,叉树尤其是码叉码视角稀疏时。自动驾驶环境中,树代多传感器数据可以充分利用,叉树但城市场景中多模态数据的码叉码精确建模和实时渲染仍是难题。初始的树代3D-GS方法面临挑战,将激光雷达先验引入过程以实现更准确的叉树征途手游 源码几何和渲染一致性。然而,码叉码直接使用激光雷达点初始化3D高斯的树代位置并未充分利用其丰富的3D几何信息。为此,centos php源码目录文章提出了一种新颖的紧密耦合的激光雷达-相机高斯飞溅(TCLC-GS),旨在利用激光雷达和相机传感器的综合优势。TCLC-GS设计了一种混合的达内dms源码显式(着色的3D网格)和隐式(分层八叉树特征)3D表示,从激光雷达-相机数据中导出,以丰富用于光斑处理的3D高斯的属性。通过这种方式,TCLC-GS在Waymo Open Dataset和nuScenes Dataset上展示了先进的性能。利用单个NVIDIA RTX Ti,方法实现了分辨率为x的城市场景中 FPS的实时RGB和深度渲染,分辨率为x的城市场景中 FPS。