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UC伯克利最新!S3Gaussian:全球首个开源的自动驾驶场景3D GS工作
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UC伯克利最新!S3Gaussian:全球首个开源的自动驾驶场景3D GS工作,链接:https://arxiv.org/abs/2405.20323 街道场景的逼真3D重建是开发自动驾驶现实世界模拟器的一项关键技术。尽管神经辐射场(NeRF)对于驾驶场景具有有效性,但由于3D GS Splatting(3DGS)速度快且表示更明确,它成为了一个有前景的方向。然而,大多数现有的街景3DGS方法需要跟踪的3D车辆边界框来分解静态和动态元素以实现有效重建,这限制了它们在户外场景中的应用。为了在没有昂贵注释的情况下实现高效的3D场景重建,本文提出了一种自监督街道高斯(S3Gaussian)方法来从4D一致性中分解动态和静态元素。我们用3D高斯来表示每个场景以保持其明确性,并进一步用时空场网络来紧凑地建模4D动态。在具有挑战性的Waymo-Open数据集上进行了广泛的实验,以评估本文方法的有效性。S3Gaussian展示了分解静态和动态场景的能力,并在不使用3D标注的情况下取得了最佳性能。
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