GS SLAM最新SOTA！MG-SLAM：使用结构化线特征提升高斯SLAM

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来源：计算机视觉工坊 添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群 扫描下方二维码，加入 3D视觉知识星球 ，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料： 近20门视频课程（星球成员免费学习） 、 最新顶会论文 、计算机视觉书籍 、 优质3D视觉算法源码 等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，欢迎扫码加入！ 0. 这篇文章干了啥？ 同步定位与地图构建 (SLAM) 是计算机视觉中的一个基本问题，旨在在同时跟踪相机姿势的同时对环境进行地图构建。基于学习的密集 SLAM 方法，尤其是神经辐射场 (NeRF) 方法，在捕获密集光度信息和提供准确的全局重建方面表现出显著的进步，而传统系统则基于稀疏点云或体素。然而，NeRF 方法仍然存在过度平滑、场景表示受限和计算效率低下等缺点。最近，基于高斯 ………………………………