HAC：基于哈希网格辅助的三维高斯点云压缩
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过建立二进制哈希网格以揭示锚点的内在空间关系，我们提出了一种哈希网格辅助的上下文（HAC）框架，实现高度紧凑的 3D 高斯填充（3DGS）表示，从而在与原始 3DGS 相比显著减小尺寸超过 75 倍的同时，提高保真度，并在与最先进的 3DGS 压缩方法 Scaffold-GS 相比实现超过 11 倍的尺寸减小。
本文介绍了GS-SLAM算法，使用3D高斯表示方法实现了同时定位与地图构建系统中的更好平衡。该算法通过自适应扩张策略重构新观测到的场景几何并改善先前观测区域的建图。在位姿跟踪过程中，使用了从粗到细的技术来选择可靠的3D高斯表示来优化相机姿态。该算法在Replica和TUM-RGBD数据集上具有竞争力的性能。
