港科大、SFU最新开源：RaDe-GS，高精度三维几何、高效率、直接集成统统打包！

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点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 论文信息 标题：RaDe-GS: Rasterizing Depth in Gaussian Splatting 作者：Baowen Zhang, Chuan Fang, Rakesh Shrestha, Yixun Liang, Xiaoxiao Long, Ping Tan 机构：香港科技大学（HKUST），西蒙菲莎大学（Simon Fraser University） 原文链接：https://arxiv.org/abs/2406.01467v2 代码仓库：https://github.com/BaowenZ/RaDe-GS 编译：Cheung@计算机视觉life 内容速览 RaDe-GS 引入一种光栅化方法 ，用于渲染一般三维高斯泼溅的深度图和表面法线图 本方法 大大提高形状重建精度，并保持高斯泼溅固有的计算效率 本方法 可以直接集成到现有的基于高斯泼溅的方法中 多个公共数据集上的实验表明，本方法 比以前的隐式或显式方法效果更佳 摘要 我们提出了一种光栅化方法来计算一般高斯泼溅的深度和表面法线贴图。我们的方法实现了高质量的三维形 ………………………………