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CoSSegGaussians：紧凑且快速的场景分割 3D 高斯模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于2D分割作为监督的3D高斯分割方法，使用2D分割图来引导添加的3D高斯语义信息的学习，通过最近邻聚类和统计滤波来改进分割结果，实验证明该方法在多对象分割的mIOU和mAcc上性能相当。
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关键要点
- 介绍了一种基于2D分割作为监督的3D高斯分割方法。
- 使用输入的2D分割图来引导3D高斯语义信息的学习。
- 通过最近邻聚类和统计滤波来改进分割结果。
- 实验证明该方法在多对象分割的mIOU和mAcc上性能相当于前一单对象分割方法。
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