3DGS如何重塑点云配准？港中大开源首例3DGS配准工作！

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论文标题： GaussReg: Fast 3D Registration with Gaussian Splatting 论文作者： Jiahao Chang, Yinglin Xu, Yihao Li, Yuantao Chen, and Xiaoguang Han 开源地址： https://jiahao620.github.io/gaussreg 编译：阿豹 审核： Los 导读： 点云配准是实现大规模3D场景SLAM和三维重建的关键问题。传统的配准方法已经逐渐淡出视野，而当前的配准方法通过借助深度学习技术取得了显著进展。 NeRF凭借强大的多视角图像渲染能力成为最受欢迎的三维重建方法之一，然而NeRF在大规模场景重建中的配准问题却鲜有研究。这是因为用隐式表示描绘两个场景之间的几何关系非常困难。现有的方法通常需要将隐式表示转换为显式表示，才能进行进一步的配准。 3DGS能够实现与NeRF一样高质量的图像渲染，还可使用显式的高斯表示场景，使场景之间的配准成为可能。本文是基于3DGS进行配准的首份工作，作者相信这将 ………………………………