背景:我有2组来自图像的颜色像素，一组对应于背景，另一组对应于前景。接下来，我使用来自OpenCV的EM为每组训练2个高斯混合模型。我的目标是找出随机像素属于前景和背景的概率。因此，我对像素上的每个EM使用函数“预测”。问题:我不明白这个函数返回的值。在OpenCV的文档中是这样写的:Themethodreturnsatwo-elementdoublevector.Zeroelementisalikelihoodlogarithmvalueforthesample.Firstelementisanindexofthemostprobablemixturecomponentfortheg
SplaTAM全称是《SplaTAM:Splat,Track&Map3DGaussiansforDenseRGB-DSLAM》，是第一个（也是目前唯一一个）开源的用3DGaussianSplatting（3DGS）来做SLAM的工作。在下面博客中，已经对3DGS进行了调研与学习。其中也包含了SplaTAM算法的基本介绍。学习笔记之——3DGaussianSplatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研-CSDN博客文章浏览阅读1.2k次，点赞25次，收藏24次。论文主页3DGaussianSplatting是最近NeRF方面的突破性工作，它的特点在于重建质量高的情况下还能接入传统光栅化，
标题：3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering作者：BernhardKerbl、GeorgiosKopanas、ThomasLeimkühler和GeorgeDrettakis，来自法国Inria、UniversitéCôted'Azur和德国Max-Planck-InstitutfürInformatik。发表时间：2023年8月，ACMTransactionsonGraphics上，卷号42，编号4 摘要提出了一种名为3DGaussianSplatting的新方法，用于实时辐射场渲染，这种方法可以在只需要很少的优化时间的同时
给定一组三维高斯点，渲染步骤大致为:1.camera space转成rayspace2.对像平面进行分块，然后对高斯排序3.正投影发出射线进行α-blending1.camera space->rayspace,3DGaussian->2DGaussian这个步骤将NeRF中的投影过程变为了正投影，引入了rayspace的概念，让3DGaussian变为2DGaussian.透视投影和正投影 一般的渲染过程都是透视投影,所有发出的ray都从camera发出，故而有个交点。splatting的方法则是用正投影，发射的ray全部平行于像平面。3DGaussiansplatting
本文为3DGSpaper的部分翻译。基于点的𝛼混合和NeRF风格的体积渲染本质上共享相同的图像形成模型。具体来说，颜色𝐶由沿射线的体积渲染给出：其中密度𝜎、透射率𝑇和颜色c的样本是沿着射线以间隔𝛿𝑖采集的。这可以重写为典型的基于神经点的方法通过混合与像素重叠的N个有序点来计算像素的颜色𝐶：其中c𝑖是每个点的颜色，𝛼𝑖是通过评估一个2D高斯，用协方差Σ乘以学习的每点不透明度。从等式2，3可以清楚地看到成像模型是相同的。然而，渲染算法却有很大不同。NeRF是隐式表示空/占用空间的连续表示；需要昂贵的随机抽样才能找到等式2中的样本。随之而来的噪声和计算开销。相比之下，点是一种非结构化、离散的表示形式
原文链接：https://arxiv.org/abs/2401.038901.引言NeRF在计算效率和可控性上具有局限性，这导致了3D高斯溅射（3DGS）的出现，重新定义了场景表达和渲染。3DGS通过引入新的场景表达技术，用大量的3D高斯表达场景。3DGS使用显式的表达和高度并行化的工作流程，促进高效计算和渲染；其创新在于混合了可微渲染与基于点的渲染技术的优势。3DGS保留了连续体积辐射场的理想特性（有利于高质量图像渲染），同时避免了渲染空空间带来的计算开销。此外，3DGS的显式表达提供了对场景的动态控制能力。2.背景2.1问题定义2.1.1辐射场辐射场是3D空间中光分布的表达，捕捉了环境中光
3DGS其一：3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering1.预备知识1.1球谐函数1.2Splatting1.3α\alphaαblending1.4多维高斯的协方差矩阵1.4.1高斯与椭球体的关系1.4.2世界坐标系下的三维高斯到二维像素平面投影过程2.3DGaussianSplatting2.1特点2.2流程与关键步骤2.2.1场景表达2.2.2整体流程2.3算法伪代码2.3.1整体流程伪代码2.3.2光栅化伪代码Reference：深蓝学院：NeRF基础与常见算法解析GitHub:gaussian-splatting原文官网
Drivable3DGaussianAvatars论文笔记主要的算法架构和贡献是什么？如何使用这个deformation呢？主要的算法架构和贡献是什么？这篇文章主要使用了两个当前流行的概念，一是3D高斯溅射，二是cage-baseddeformation。这篇文章主要是通过多视角视频来实现逼真的人体三维建模（3DHumanAvatarmodeling)。首先大致记录一下对cage-baseddeformation的理解。首先这种方法是将一个object看成是很多cages,然后每一个cages只负责在它里面的点。比如说，把一个3D人体模型看成是一个密集点云，我们将人体模型拆分成脸，手，身体，和
感谢B站意の茗的讲解。论文地址：https://arxiv.org/abs/2308.04079项目主页：https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/概述从已有点云模型出发（sfm），以每个点为中心建立可学习的3D高斯表达，Splatting方法进行渲染，实现高分辨率实时渲染。（推动NERF加速方向）能用训练好的点云在windows上进行实时渲染。随机初始化点云，不提供初始点云也行，在训练过程中可以对点云进行生长和修剪。（一般NeRF需要从COLMAP计算相机位姿，此时已经得到初始点云。）用instant-NGP的速度，实现
Q:这篇论文试图解决什么问题？A:这篇论文试图解决的问题是：在3D场景重建和新视角合成（NVS）中，如何处理由于镜头失焦、物体运动和相机抖动等因素导致的图像模糊问题。这些模糊效应通常会影响从输入图像中准确重建3D场景，尤其是在使用基于体积渲染的神经辐射场（NeRF）方法时。论文提出了一种名为“Deblurring3DGaussianSplatting”的新实时去模糊框架，它通过使用一个小型的多层感知器（MLP）来操纵每个3D高斯分布的协方差矩阵，以模拟场景的模糊程度。这种方法能够在保持实时渲染的同时，从模糊图像中重建出精细且锐利的细节。Q:有哪些相关研究？A:相关研究包括：NeRF:展示了通过
