最近学习了一些三维重建相关的内容，目前比较主要的重建流派就是3DGS以及NeRF，NeRF作为2020年发布的文章轰动一时，影响深远，有很多NeRFbased的相关工作在这些年涌现。3DGS作为2023年的newtalkofthetown，其在保证合成质量的情况下能够以数倍乃至数十倍的速度碾压许多NeRFbased的方法，因此得到了广泛关注。这篇文章从几个角度比较了NeRF（最初的版本）和3Dgaussiansplatting的异同，道行尚浅，若有错误，欢迎大家讨论、批评、指正。（原文中有一些词汇很难找到很恰当的中文翻译，为了不产生歧义在文中就直接使用了）1.数据输入（INPUT）NeRF：N
之前博客介绍了NeRF-SLAM，其中对于3DGaussianSplatting没有太深入介绍。本博文对3DGaussianSplatting相关的一些工作做调研。学习笔记之——NeRFSLAM（基于神经辐射场的SLAM）-CSDN博客文章浏览阅读967次，点赞22次，收藏21次。NeRF所做的任务是NovelViewSynthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景进行一系列的观测（相机内外参、图像、Pose等），合成任意新视角下的图像。传统方法中，通常这一任务采用三维重建再渲染的方式实现，NeRF希望不进行显式的三维重建过程，仅根据内外参直接得到新视角渲染的图像。为了实现这一目的，
论文名称：GauHuman:ArticulatedGaussianSplattingfromMonocularHumanVideos论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2312.02973项目主页：https://skhu101.github.io/GauHuman代码开源：https://github.com/skhu101/GauHuman背景3D数字人重建对于一系列应用场景，比如虚拟现实和辅助现实，有着非常大潜在性的影响。基于人体神经辐射场，现有方法可以从sparse-view的视频甚至单张图片中恢复出3D数字人。然而这些方法往往需要昂贵的计算时间（高达10小时）和
自动驾驶：BEV开山之作LSS（lift,splat,shoot）原理代码串讲前言Lift参数创建视锥CamEncodeSplat转换视锥坐标系VoxelPooling总结前言目前在自动驾驶领域，比较火的一类研究方向是基于采集到的环视图像信息，去构建BEV视角下的特征完成自动驾驶感知的相关任务。所以如何准确的完成从相机视角向BEV视角下的转变就变得由为重要。目前感觉比较主流的方法可以大体分为两种：显式估计图像的深度信息，完成BEV视角的构建，在某些文章中也被称为自下而上的构建方式；利用transformer中的query查询机制，利用BEVQuery构建BEV特征，这一过程也被称为自上而下的构
三维高斯…喷喷 \, 3DGaussianSplatting，下文简称3DGS，是好一段时间以来在三维内容创作和三维重建领域比较有热度的一项技术。它属于基于图像的三维重建方法，意思就是你对现实物体或者场景拍照片，就能给你训练成一个场景模型，能够被渲染出来给你看。 它产生的模型可以作为三维内容创作的资产，什么意思呢，就是你可以搞一点视频或者很多图片作为输入，丢进什么应用等一会就变成一个3DGS，最后过几个插件就可以拖进大家最爱的blender/ue/unity里面用啦。 所谓的辐射场方法意思就是它们会存一些辐射度（radiance），类似于存储你位于某个地点、从某个视角、看场景里面的各个点
我正在尝试在XamarinStudio中的Xamarin.iOS项目中享受新的PCL乐趣。我为我的项目创建了一个PCL“核心”库并添加了Splat(v0.3.4)通过NuGet。然后，在一个消费iOS项目中，我引用了我的核心库。一旦我这样做了，就会出现几个编译错误。其中之一:ErrorCS0012:Thetype`System.Drawing.PointF'isdefinedinanassemblythatisnotreferenced.Consideraddingareferencetoassembly`Splat.Portable,Version=0.0.0.0,Culture=n
之前博客进行了COLMAP在服务器下的测试实验笔记之——Linux实现COLMAP-CSDN博客文章浏览阅读794次，点赞24次，收藏6次。学习笔记之——NeRFSLAM（基于神经辐射场的SLAM）-CSDN博客NeRF所做的任务是NovelViewSynthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景进行一系列的观测（相机内外参、图像、Pose等），合成任意新视角下的图像。传统方法中，通常这一任务采用三维重建再渲染的方式实现，NeRF希望不进行显式的三维重建过程，仅根据内外参直接得到新视角渲染的图像。之前博客跑instant-NGP的时候，除了用官方的数据集，用自己的数据则是通过手机采集
目录概念理解三维高斯喷洒渲染实例依赖项：编译报错：预训练模型13G：
原文链接：https://arxiv.org/abs/2312.067411.引言许多SLAM方法组合了多种3D表达；使用统一表达进行系统的所有操作（细节的局部表达、大规模几何建图和通过直接对齐进行相机跟踪）是一种有趣的进展。本文提出第一个基于3D高斯溅射（3DGS）的在线视觉SLAM系统。3DGS中的3D场景会被表达为大量的有方向、伸长率、颜色和不透明度的高斯。其余视觉SLAM方法使用占用/有符号距离函数（SDF）体素网格、网孔、点/surfelclouds、神经场，但均有缺点：网格占用大量空间、分辨率有限；网孔需要困难无规则的拓扑以融合新信息；surfelclouds不连续，融合和优化困难
笔记目录1.基本信息2.理解（个人初步理解，随时会修改）3.方法原理1.基本信息题目：3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering用于实时辐射场渲染的三维高斯飞溅发表：2023.8SIGGRAPH2023机构：Inria/UniversitéCôted’Azur/MPIInformatik作者：BernhardKerbl等链接直达：github/paper/project关键词：Rendering;Point-basedmodels;Rasterization;Machinelearningapproaches.概括：本文介绍了一种
