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Go-SLAM：基于高斯样条的物体分割和定位
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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，首次在SLAM系统中使用3D高斯表示，实现效率与准确性的平衡。GS-SLAM通过实时可微分渲染加速地图优化，并采用自适应扩张策略重构新场景。位姿跟踪中使用从粗到细的优化技术，减少运行时间。在Replica和TUM-RGBD数据集上表现优异，源代码将于2023年11月发布。
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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。
- GS-SLAM实现了效率与准确性的平衡。
- 采用实时可微分渲染加速地图优化和RGB-D重渲染。
- 提出自适应扩张策略以重构新场景几何。
- 在位姿跟踪中使用从粗到细的优化技术，减少运行时间。
- 在Replica和TUM-RGBD数据集上表现优异。
- 源代码将于2023年11月发布。
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