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RSS订阅原创 MMGS：基于多视角排序的最优传输聚合实现 10 倍压缩的 3DGS
论文题目：MMGS: 10× Compressed 3DGS through Optimal Transport Aggregation based on Multi-view Ranking论文作者：Beizhen Zhao, Sicheng Yu, Ziran Yin, Dongxu Shen, Hao Wang发表单位：The Hong Kong University of Science and Technology文章针对3D高斯溅射（3DGS）依赖2D视角梯度引导优化导致的严重冗余、几何结构
2026-07-29 15:40:21
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原创 SIGGRAPH 2026 | SADGS:通过结构感知密集化加速3DGS收敛
论文题目：Faster 3D Gaussian Splatting Convergence via Structure-Aware Densification论文作者：Linjie Lyu,Ayush Tewari;Jianchun Chen;Thomas Leimkvhler;Christian Theobalt发表单位：Max-Planck-Institut für Informatik, Germany;CambridgeUniversity, United Kingdom发表会议：SIGGRAPH
2026-07-21 09:22:28
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原创 SIGGRAPH Asia 2024 | Taming 3DGS:在有限资源下实现高质量辐射场
该论文针对 3D 高斯溅射（3DGS）存在的模型规模不可控、训练显存峰值过高、训练效率偏低等问题，提出 Taming 3DGS 高效优化方案，核心贡献可概括为三方面：其一，设计纯构建式的预算约束致密化机制，基于二次递减的增长曲线实现高斯数量的精准调控，全程无需大规模剪枝，消除训练过程的显存峰值，可精确收敛至用户指定的模型规模；3DGS 的致密化算法会持续向位置梯度较高的区域添加基元以补充细节，对大尺度高斯执行分裂操作，对小尺度高斯执行克隆操作，同时移除透明度过低的高斯。：高斯的深度可帮助区分前景与背景。
2026-07-21 09:18:51
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原创 ICLR 2026 | GDAGS:面向梯度方向的三维高斯点密度控制
Zheng Zhou, Yu-Jie Xiong（通讯）, Jia-Chen Zhang, Chun-Ming Xia, Xihe Qiu；：上海工程技术大学、华东师范大学：ICLR 2026。
2026-06-17 15:37:09
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原创 CVPR 2025 | Speedy-Splat：基于稀疏像素与稀疏基元的快速3DGS
3DGS 是一种以可微 3D高斯元为基元，通过参数化点基表示对场景进行建模的技术。给定一组真值训练图像IgtIi∈RH×Wi1KIgtIi∈RH×Wi1K，该方法首先通过运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）生成稀疏点云，以此作为 3D 高斯元的初始均值(中心位置)，完成场景初始化；同时将估计得到的相机位姿Pgtϕi∈R3×4i1KPgtϕi∈R3×4i1。
2026-06-17 15:31:42
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原创 CVPR 2026 | FastGS：100秒完成3DGS训练
Shiwei Ren、Tianci Wen、Yongchun Fang（通讯） 、Biao Lu：CVPR 2026。
2026-06-17 15:27:13
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原创 CVPR 2025 | 用于（隐私保护）视觉定位的高斯泼溅特征场
中位位置误差（厘米）（↓）/ 中位旋转误差（°）（↓）/ 5cm/5°的召回率（%）（↑），如有提供。表3. 7个场景的定位结果（基于DSLAM的伪GT），含中位数位置误差（厘米）（↓）/中位数旋转误差（°）（↓）。u$ 关联的原型标签对应的独热向量(假设有N个类别，则生成长度为N的向量，每个类别对应向量中的一个唯一位置为1，其余位置为0)，采用与原型对比损失完全相同的分配方式，以鼓励特征与分割之间保持一致性。位置中位误差（厘米）（↓）/ 旋转中位误差（°）（↓）/ 5cm/5° 召回率（%）（↑）
2026-04-03 10:20:35
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原创 CVPR 2025|Luminance-GS|将3D高斯散点法适应于具有视角自适应曲线调整的复杂光照条件
摘要： Luminance-GS提出了一种改进3D高斯散点法（3DGS）的新框架，用于解决复杂光照条件（如低光、过曝光、曝光变化）下的新视图合成问题。该框架通过视图自适应曲线调整和逐视图颜色矩阵映射，在不改变3DGS显式表示的前提下，联合优化颜色变换参数与3D高斯参数，显著提升了渲染质量与一致性。实验表明，该方法在LOM和Mip-NeRF 360变体数据集上均达到SOTA性能（如低光场景SSIM 0.799），同时保持实时渲染速度（~150 FPS），训练时间仅需14分钟。
2025-10-24 19:58:28
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原创 Wheat3DGS|利用高斯点阵进行田间小麦麦穗的3D重建、实例分割和表型分析|代码详解
本文详细介绍了Wheat3DGS系统，这是一个利用高斯点阵进行田间小麦麦穗3D重建、实例分割和表型分析的创新方法。系统流程包括：1)使用YOLOv5+SAM生成2D分割掩码；2)通过3D高斯点阵进行3D重建；3)多视图掩码匹配优化实例分割。数据集包含7个地块的36张图像及配套标注，代码实现从数据准备到3D重建的全流程。该方法通过将2D分割结果与3D高斯点阵投影匹配，实现小麦穗的精确3D分割和表型分析，为农业视觉研究提供了新工具。
2025-09-29 23:53:36
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原创 Git详细安装与使用教程
Git 是一款分布式版本控制系统，由林纳斯・托瓦兹于 2005 年开发，广泛应用于软件开发中。它能高效追踪文件修改历史，支持本地独立操作与远程仓库协同，让开发者轻松管理代码版本、实现多人协作，是保障项目迭代和代码安全的重要工具。工作区：实际编辑代码的文件夹，修改先发生在这里（未被 Git 跟踪）。暂存区：通过 git add 将工作区中需要提交的修改放入此处，作为 “待提交缓冲区”，可精确选择提交内容。
2025-09-26 19:20:29
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原创 Agisoft Metashape基础教程
Agisoft Metashape是一款基于影像自动生成高质量三维数据的专业软件。其通过处理多角度重叠照片，可生成。本教程将系统介绍利用Metashape完成从照片对齐、生成密集点云、构建网格模型到输出最终成果的核心流程与操作方法，为相关领域的研究与应用提供技术参考。本篇所使用的版本是Agisoft Metashape v2.2.2.20836 Portable，所用数据为大疆智图样例素材。
2025-09-09 14:45:42
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原创 CVPR 2025 Vision for Agriculture Workshop｜Wheat3DGS：利用高斯点阵进行田间小麦麦穗的3D重建、实例分割和表型分析
本篇精读的论文提出了一种基于3D高斯溅射（3DGS）和Segment Anything Model（SAM）的小麦穗三维重建与表型分析方法Wheat3DGS。该方法通过多视角RGB图像实现了小麦冠层的3D重建、小麦穗的实例分割及形态测量（长度、宽度、体积）。实验表明，该方法在重建质量和测量精度上优于基于NeRF和传统多视图立体的方法。论文还发布了包含校准图像、激光扫描数据和视图一致分割掩码的数据集。
2025-08-12 23:01:33
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原创 CEA 2024|综述阅读|智慧农业与精准农业中三维重建的传感器、系统及算法：综述
摘要： 本文系统综述了三维重建技术在智慧农业与精准农业中的应用进展，涵盖传感器系统、算法方法及典型场景。重点分析了激光雷达、RGB-D相机、多传感器融合等硬件方案，对比了传统几何重建（如SFM、MVS）与基于深度学习（如NeRF、3DGS）的方法优劣。在应用层面，三维重建技术已成功用于农业机器人导航、作物表型分析（单株/群体/根系建模）、畜牧业体况评估及食品工业质量检测。当前挑战包括复杂农业环境的动态适应性、大规模数据处理效率及植物遮挡问题。未来趋势将聚焦AI驱动的实时高精度重建、多模态数据融合及轻量化部署
2025-08-04 14:24:22
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原创 综述阅读|基于深度学习的三维重建方法综述
本文聚焦三维重建领域，对图像三维重建研究进 行分析总结，从两个方面——传统方法与深度学习相结合以及直接利用深度学习的方法——对三维重建进行介绍，并对三维重建常见的表示方法、数据集进行了介绍。与传统方法相比，基于深度学习的端到端的训练方法能够直接以单幅或多幅图像作为输入，输出重 建好的三维模型，特征提取效率更高，重建效果更好。随着隐式表示的兴起，显式的、离散的三维物体表示方 式逐渐被淡化。隐式神经表示作为一种新兴的三维表示方式，以其强大的表示能力和理论上的无限分辨率， 为三维建模和重建提供了新思路。
2025-08-03 09:34:23
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原创 ISPRS 2023|使用具有先进交叉绕斜路线的 UAV RGB 相机，通过重建的精确 3D 冠层结构对器官规模性状进行高通量计算
本研究提出一种基于无人机交叉盘旋倾斜（CCO）航线的作物三维重建方法，通过优化飞行路线显著提高了田间器官尺度性状的高通量测量精度。实验在中国三个省份的玉米、棉花和甜菜田进行，结果表明：与传统的五向倾斜（FDO）航线相比，CCO航线图像采集效率提高40%，处理时间缩短40%，叶长叶宽测量的决定系数分别达0.80和0.76。创新性地提出了图像利用率评估算法，显示CCO的有效图像利用率比FDO高124%。该方法为作物表型研究提供了经济高效的解决方案，在精准农业和育种领域具有重要应用价值。
2025-07-22 17:54:19
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原创 VGGT|基于视觉几何的 Transformer 网络 代码详解
本文将从代码层面详细解读VGGT模型结构，理论部分详见：CVPR 2025|VGGT|基于视觉几何的 Transformer 网络Github地址：facebookresearch/vggt: [CVPR 2025 Best Paper Award Candidate] VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer (github.com)定义VGGT的主模型结构，负责整合各个组件并管理整体数据流参数:初始化特征聚合器，处理输入图像并生成特征表示，aggrega
2025-06-23 18:44:15
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原创 CVPR 2025|VGGT|基于视觉几何的 Transformer 网络
该论文提出了VGGT，可直接从单个或者多个视角中估计所有关键三维场景属性。其在多项三维任务中取得了先进的成果，包括相机参数估计、多视角深度估计、密集点云重建与三维点跟踪。该方法以纯神经网络为核心，摒弃了传统基于视觉几何的流程（依赖优化与后处理来获取任务专用结果）。其简单性与高效性使其非常适用于实时应用场景，这也是相较于优化类方法的另一优势。
2025-06-08 14:18:10
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原创 三维重建学习笔记|摄像机几何与摄像机标定
本文基于参考教程，整理三维重建核心基础理论。摄像机几何是连接三维世界与二维图像的桥梁，也是运动恢复结构（SfM）和同步定位与地图构建（SLAM）的数学基石。文中涉及的针孔相机模型、坐标变换和刚体运动等知识，是后续学习摄像机标定、极几何和 SfM 算法的前提。
2025-05-17 19:39:49
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原创 ECCV 2018|MVSNet|非结构化多视图立体视觉的深度推断
MVSNet算法的整体流程：输入多张图片，其中第一张是参考图像，其他为源图像。网络会用一套共享参数的卷积神经网络提取特征，得到特征图。将特征图通过可微单应性变换，放到参考相机的不同深度平面上，形成多个特征体。然后用基于方差的度量方法，把这些特征体综合起来，变成一个代价体。用多尺度 3D 卷积神经网络对代价体进行处理。处理完之后，通过 Soft Argmin 操作，从代价体中计算出一个初始的深度图。为了让深度图更准确，将初始深度图与参考图像拼接起来再做卷积学习深度残差，得到一个更精确的细化深度图I_1。
2025-05-07 18:26:19
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