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斯坦福开源Touch-GS!视觉-触觉有监督的3D高斯泼溅
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在这项工作中,我们提出了一种新的方法,使用光学触觉传感器来监督3D高斯泼溅( 3DGS )场景。光学触觉传感器在机器人操作和物体表征中的应用越来越广泛;然而,原始的光学触觉传感器数据不适合直接监控3DGS场景。我们的表示利用高斯过程隐式曲面来隐式地表示物体,将许多触觉结合到一个具有不确定性的统一表示中。我们将该模型与单目深度估计网络进行融合,该网络通过两个阶段的过程进行对齐,先与深度相机进行粗对齐,然后进行精细调整以匹配我们的触摸数据。对于每一幅训练图像,我们的方法都会产生相应的融合深度和不确定性图。利用这一额外信息,我们提出了一种新的损失函数- 方差加权深度监督损失,用于训练3DGS场景模型。我们利用DenseTact光学触觉传感器和RealSense RGB - D相机来表明,在稀疏角场景合成中,以这种方式结合触觉和视觉,在不透明物体以及反射和透明物体上的定量和定性结果优于单独的视觉或触觉。 文章名称:【Touch-GS: Visual-Tactile Supervised 3D Gaussian Splatting】 文章链接:http://arxiv.org/abs/2403.09875 项目主页:https://armlabstanford.github.io/touch-gs
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