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朝向实时高斯喷洒：通过光度 SLAM 加速 3DGS
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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算法首次使用3D高斯表示方法，实现了效率和准确性之间的更好平衡。
- 该算法采用实时可微分雀斑光照渲染流水线，加速了地图优化和RGB-D重渲染。
- 提出了一种自适应扩张策略，通过添加新3D高斯或删除噪音3D高斯来重构场景几何。
- 自适应扩张策略对于重建整个场景至关重要，而不是仅合成静态物体。
- 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。
- 该算法在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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