中科院自动化所提出高效三维场景重建算法citygaussianv2，攻克大规模场景重建难题！
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AIxiv专栏持续报道全球顶尖AI研究成果，CityGaussianV2论文已被ICLR 2025接收，代码已开源。您是否还在为大规模场景重建的耗时、显存和精度评估而烦恼？CityGaussianV2提供了一种高效、精准的解决方案，实现快速训练、压缩和逼真的实时渲染。
挑战与突破：
现有算法如3DGS及其改进版（SuGaR、2DGS、GOF）在大规模场景重建中存在诸多问题：训练耗时过长，显存占用巨大，重建几何结构精度不足，缺乏有效的精度评估方法。CityGaussianV2针对这些问题进行了深入研究和优化。
CityGaussianV2的核心改进：
CityGaussianV2基于CityGaussian的子模型划分和数据分配方案，采用2DGS作为基本单元，并引入了以下关键技术：
实验结果：
CityGaussianV2在多个数据集上均取得了显著优于现有算法的重建效果，在几何精度和渲染质量方面均表现出色，同时大幅降低了训练时间和显存消耗。
结论：
CityGaussianV2为大规模复杂场景的三维重建提供了一种高效、精准的解决方案，其创新技术和优异性能为该领域的发展做出了重要贡献。
以上就是ICLR 2025｜高效重建几何精准的大规模复杂三维场景，中科院提出CityGaussianV2的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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