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GauU-Scene: 使用高斯喷洒技术的大规模三维重构数据集上的场景重建基准测试
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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，以减少运行时间并实现强健的估计。该算法在Replica和TUM-RGBD数据集上具有竞争力的性能。
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关键要点
- GS-SLAM算法首次在SLAM系统中使用3D高斯表示方法，平衡效率和准确性。
- 与使用神经隐式表示的SLAM方法相比，GS-SLAM采用实时可微分雀斑光照渲染流水线，加速地图优化和RGB-D重渲染。
- 提出自适应扩张策略，通过添加新3D高斯或删除噪音3D高斯来重构新观测场景几何，改善先前观测区域的建图。
- 自适应扩张策略对于扩展3D高斯表示以重建整个场景至关重要。
- 在位姿跟踪过程中，设计了从粗到细的技术，以选择可靠的3D高斯表示，优化相机姿态，减少运行时间，实现强健估计。
- GS-SLAM在Replica和TUM-RGBD数据集上表现出竞争力的性能，源代码将在获批后发布。
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