3D Gaussian Splatting部分原理介绍和CUDA代码解读

本系列旨在帮助无CUDA代码经验的读者、以及3DGS的初学者理解代码逻辑。

3D GS论文原文链接:https://arxiv.org/abs/2308.04079

论文笔记链接:【论文笔记】3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

【论文笔记】A Survey on 3D Gaussian Splatting 这篇综述的第3章也有详细介绍3D GS的方法。

官方代码链接:可微栅格化的CUDA代码(本系列文章介绍的代码均在此repo内);3D GS完整代码


系列文章地址及简介(点击蓝色文字即可跳转原文;内容均为本人原创,有误之处敬请指出):

相关推荐
荼蘼3 分钟前
OpenCV 高阶 图像金字塔 用法解析及案例实现
人工智能·opencv·计算机视觉
AI人工智能+1 小时前
炫光活体检测技术:通过光学技术实现高效、安全的身份验证,有效防御多种伪造手段。
人工智能·深度学习·人脸识别·活体检测
CVer儿2 小时前
【天文】星光超分辨图像增强
计算机视觉
星期天要睡觉2 小时前
计算机视觉(opencv)——基于模板匹配的身份证号识别系统
人工智能·opencv·计算机视觉
东方佑2 小时前
打破常规:“无注意力”神经网络为何依然有效?
人工智能·深度学习·神经网络
Francek Chen2 小时前
【深度学习计算机视觉】03:目标检测和边界框
人工智能·pytorch·深度学习·目标检测·计算机视觉·边界框
九章云极AladdinEdu2 小时前
AI集群全链路监控:从GPU微架构指标到业务Metric关联
人工智能·pytorch·深度学习·架构·开源·gpu算力
惯导马工2 小时前
【论文导读】IDOL: Inertial Deep Orientation-Estimation and Localization
深度学习·算法
爱学习的茄子3 小时前
Function Call:让AI从文本生成走向智能交互的技术革命
前端·深度学习·openai
CoovallyAIHub3 小时前
基于YOLO集成模型的无人机多光谱风电部件缺陷检测
深度学习·算法·计算机视觉