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本研究提出GSRender模型,旨在提高弱监督3D占据感知的效率与准确性。通过3D高斯喷溅简化采样过程,并引入光线补偿模块,减少重复预测。实验结果表明,该方法在RayIoU上提升6.0,接近3D监督方法的效果。

GSRender: Deduplicated Occupancy Prediction via Weakly Supervised 3D Gaussian Splatting

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-19T00:00:00Z
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