概要
このプロジェクトは、RGBD SLAMにおけるラディアンスフィールドの品質向上を目指す「SGAD-SLAM」という手法を提案します。
調整された深度でガウススプラッティングを利用することで、高精度な3D環境マッピングと視覚的なリアリズムを実現します。
NVIDIA RTX 4090 GPUとPython、PyTorch環境での動作が検証されており、Replica、TUM-RGBD、ScanNetなどの主要なRGBDデータセットに対応しています。
主にコンピュータビジョン、ロボティクス、3D再構築分野の研究者や開発者向けに設計されており、SLAMシステムにおけるより優れた空間認識とレンダリング能力を提供します。
CVPR 2026で発表された学術的な取り組みです。
互換性・特徴
- GPU必須
- Python
- SLAM
- 3D再構築
- 学術プロジェクト
- CLI
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 14 |
| Forks | 1 |
| カテゴリ | 3D / NeRF |
| アクティビティ | low |