CLIP-GS：基于 CLIP 的高斯点云着色在实时和视图一致的三维语义理解中的应用
原文约400字，阅读约需1分钟。发表于：。CLIP-GS integrates semantics from Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) into Gaussian Splatting, utilizing Semantic Attribute Compactness (SAC) and 3D Coherent Self-training (3DCS), achieving improved segmentation results with real-time rendering speed.
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。
