OpenGaussian: 朝点层级 3D 高斯开放词汇理解
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。这篇论文介绍了 OpenGaussian，一种基于 3D 高斯散射（3DGS）的方法，能够实现 3D 点级别的开放性词汇理解。通过使用 SAM 掩码和具有 3D 一致性的实例特征训练以及引入实例级别的 3D-2D 特征关联方法，该方法成功地实现了 3D 对象选择和理解。
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。
