摘要：以下内容来自小六的机器人AI学习圈（6年积累，全国最大的机器人SLAM交流社区，为SLAM行业从业者提供从入门、学习、交流、求职、线下链接、合作、咨询、答疑等一系列的服务）知识星球每日更新内容
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【MVSplat: Efficient 3D Gaussian Splatting from Sparse Multi-View Images】
文章链接：http://arxiv.org/abs/2403.14627
作者单位：蒙纳士大学、ETH、图宾根、牛津、微软、南洋理工
项目主页: https://donydchen.github.io/mvsplat
代码: GitHub - donydchen/mvsplat: [arXiv'24] MVSplat: E...
我们提出了MVSplat，一种从稀疏多视角图像中学习的高效前馈3D高斯平滑模型。为了准确定位高斯中心，我们提出在三维空间中通过平面扫描建立代价体表示，其中存储在代价体中的跨视角特征相似性可以为深度估计提供有价值的几何线索。我们在仅依赖光度监督的情况下，与高斯中心联合学习高斯基元的不透明度、协方差和球谐系数。我们通过大量的实验评估证明了代价体积表示在学习前馈高斯泼溅模型中的重要性。在大规模的RealEstate10K和ACID基准数据集上，我们的模型以最快的前馈推断速度( 22 fps )达到了最先进的性能。与最新的方法pixelSplat相比，我们的模型使用了10 ×更少的参数，推理速度提高了2 ×以上，同时提供了更高的外观和几何质量以及更好的跨数据集泛化能力。
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