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开题报告思路

发表于2024-12-20|更新于2025-02-12|科研笔记
|阅读量:
文章作者: Loong
文章链接: https://www.wuli-loong.xyz/posts/adb17d2a.html
版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来自 Loong'Blog!
三维重建,3DGS,Nerf、几何精度
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目录
  1. 1、方向:基于3DGS的几何精度改进
  2. 2、几何精度改进相关论文
    1. 清华大学写的综述
      1. 外观编辑
      2. 几何重建
  • 3、稀疏视角重建方向
    1. SparseGS
      1. SparseGS关键技术与方法
      2. 其它部分
        1. 从3D高斯中渲染深度
      3. 评估指标
      4. SparseGS局限与未来方向
  • 4、生成式AI方向
  • 5、自动驾驶方向
  • 6、未来发展趋势
    1. 6.1 受限视角下的 3D GS 研究
    2. 6.2 3D GS 和语义分割结合
    3. 7、将深度信息与(3DGS)相结合
    4. 8、拓展知识
      1. 分数蒸馏采样(SDS)和扩散模型
      2. 1、SDS 的基础是扩散模型
      3. 4. 共同作用的示例
      4. 5. 总结扩散模型和SDS 关系
    5. 各论文借鉴思路
      1. SparseGS的启发
      2. DepthSplat的启发
      3. DN-Splatter的启发
      4. InFusion的启发
      5. RaDe-GS的启发
  • 创新点
    1. 其它方法的问题
      1. 1、仅使用光度损失的缺点
      2. 2、法向损失
      3. 3、法向平滑先验
      4. 4、传感器深度的重要性:
      5. 5、图像稀疏导致的过拟合
  • 最新文章
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