数据集不够用？3DGS助力生成带标注的全新扩展数据！

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作者主页： https://louiszengcn.github.io/ 论文标题： Realistic Surgical Image Dataset Generation Based On 3D Gaussian Splatting   导读： 近年来，随着AI技术的飞速发展，数据量的增加为数据驱动的神经网络提供了更强大的训练基础，推动了各行各业的进步。如何在有限的数据集上进行扩展，增强现有数据，生成更丰富的样本，从而训练出更为优秀的模型，成为了这些领域的研究热点。 而NeRF和3DGS等新兴技术的出现，为实现这一目标提供了新的可能。本文展示了如何利用3DGS技术，从有限的图像中合成新的数据集，生成多视角图像，并支持场景内容的灵活编辑，结果表明研究者可以轻松更换场景中的物体和背景，同时自动生成准确的物体标注数据。 ©️【深蓝AI】 计算机视觉技术为AI的发展带来了极大的便利。先进的目标检测、追踪和定位技术能够为AI系统提供更精确的 ………………………………