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【三维重建】Semantic Gaussians:开放词汇的3DGS场景理解
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开放词汇的三维场景理解是计算机视觉中的一个重大挑战,在具体化代理和增强现实系统中有着广泛的应用。现有的方法采用神经渲染方法作为三维表示,联合优化颜色和语义特征,同时实现渲染和场景理解。本文介绍了一种基于三维高斯溅射的开放词汇场景理解方法语义高斯。我们的关键思想是 将知识从二维预训练模型提取为三维高斯模型 。与现有的方法不同,我们设计了一种通用的投影方法,将预先训练好的图像编码器映射到一个新的三维高斯的语义component ,这是基于空间关系,不需要额外的训练。我们 进一步建立了一个三维语义网络,直接从原始的三维高斯数据中预测语义成分 ,以进行快速推理。 实验在ScanNet segmentation和LERF目标定位上做了定量对比。此外还探索了语义高斯算法的一些应用,包括对象部分分割、实例分割、场景编辑和时空分割,在二维和三维基线上具有更好的定性结果
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