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猜测未见之物：从部分二维闪烁中动态三维场景重建
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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定位与地图构建系统的平衡。算法通过自适应扩张策略和位姿跟踪技术，重构场景几何并优化相机姿态，具有竞争力的性能。
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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。
- 该算法实现了效率和准确性之间的更好平衡。
- 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，通过添加或删除3D高斯重构场景几何。
- 该策略对于扩展3D高斯表示以重建整个场景至关重要。
- 设计从粗到细的位姿跟踪技术，优化相机姿态，减少运行时间。
- 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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