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Fed3DGS：基于联邦学习的可扩展三维高斯投射
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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高斯表示方法实现定位与地图构建系统的平衡。算法通过自适应扩张策略重构新场景几何，并改善先前观测区域的建图。在位姿跟踪中，使用从粗到细的技术选择可靠的3D高斯表示，减少运行时间并实现强健的估计。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算法首次使用3D高斯表示方法，实现定位与地图构建系统的效率与准确性平衡。
- 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高斯来重构新场景几何，改善先前观测区域的建图。
- 在位姿跟踪中，设计从粗到细的技术选择可靠的3D高斯表示，减少运行时间并实现强健的估计。
- 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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