2D Gaussian Splatting 文章+代码串读（无敌详细的疯狂解读）

主要观点总结

文章讨论了2DGS（2D Gaussian Splatting）在自动驾驶街景重建中的应用，并与3DGS（3D Gaussian Splatting）进行了比较。作者认为2DGS在转Mesh后的效果优于3DGS，并分享了个人对2DGS的代码理解和实现细节。文章还提到了2DGS的引入、模型、训练过程、损失函数、参数更新和致密化等关键部分，并解释了其与3DGS的区别。最后，作者提供了包含2DGS实现和示例数据的资源链接，并推荐了一些相关教程。

关键观点总结

关键观点1: 2DGS在自动驾驶街景重建中的应用

作者关注2DGS而不是3DGS，认为2DGS在转Mesh后效果优于3DGS。

关键观点2: 2DGS与3DGS的比较

文章详细讨论了2DGS和3DGS的区别，并解释了为何选择2DGS。

关键观点3: 2DGS的代码理解和实现细节

作者分享了个人对2DGS的代码理解和实现细节，包括模型的引入、训练过程、损失函数、参数更新和致密化等。

关键观点4: 资源链接和推荐教程

文章提供了包含2DGS实现和示例数据的资源链接，并推荐了一些相关教程。

文章预览

点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 2025秋招，上来就问3D Gaussian Splatting。。。 以下文章来源于自动驾驶之心 作者 | Yuhan Chen  原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/708372232 开门见山 首先开门见山，为什么我非常关注2DGS而不是3DGS。3D Gaussian Splatting作为去年年末至今最火爆的方向之一，诞生了非常多好的作品。但是，在我尝试了非常多的代码后。我发现，最好的效果，或者换句话说，转Mesh之后，最好的效果，2DGS几乎是完胜的。 首先我们来看一下具体的一个展示效果： 3DGS 使用元象UE5插件自带的3DGS构建工具 2DGS训练 2DGS的效果非常好，并且转mesh的质量也非常高。因此我自认为这是一个当前对于自动驾驶中，街景重建的一个很好的解决方案。因此，我花了大概3天的时间，梳理了一下整体的代码。和大家一起，串读一下整 ………………………………