Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание шаблонов [представлено 26 ноября 2025 года (v1), последний пересмотренный вариант 15 сентября 2026 года (эта версия, v2)) Название: Разблокирование нулевого потенциала полуразрывного изображения с помощью Gassian Splating View PDF HTML (экспериментальное) резюме: сопоставление изображений на основе обучения в решающей степени зависит от крупномасштабных, многообразных и геометрически точных данных подготовки. 3D Гассиянский сплаттинг (3DGS) позволяет синтезировать фотореалистичные романтические представления и поэтому является привлекательным для получения данных. Однако геометрические неточности и необъективная глубина в настоящее время препятствуют прочным знакам корреляции. Для решения этой проблемы мы введем MatchGS, первую систему, предназначенную для систематической корректировки и использования 3DGS для надежного, нулевого совпадения изображений. Наш подход двояк: 1) геометрически верный трубопровод для получения данных, который совершенствует геометрию 3DGS с целью создания высокоточных знаков переписки, позволяющих синтезировать широкий и разнообразный диапазон точек зрения без ущерба для достоверности; и 2) стратегия 2D-3D-образного отображения, которая ввела бы прямые 3D знания 3D DGS в двухмерный матч, направляя 2-D полууровневых игроков к изучению неизменяемых взглядов 3-D представлений. Наши генерируемые наземной правдой переписки уменьшают эпиполярную ошибку в 40 раз по сравнению с существующими наборами…
Разблокировать нулевой потенциал полуценного изображения, совпадающего через гауссианскую плазму
arXiv:2511.21265v2 Annuales Type: заменить резюме: сопоставление изображений на основе обучения в решающей степени зависит от крупномасштабных, разнообразных и геометрических данных об обучении. 3D Gossian Splating (3DGS) обеспечивает фотореалистичный синтез новых видений и поэтому является привлекательным для получения данных. Однако геометрические неточности и необъективная глубина в настоящее время препятствуют прочным знакам корреляции. Для решения этой проблемы мы введем MatchGS, первую систему, предназначенную для систематической корректировки и использования 3DGS для надежного, нулевого совпадения изображений. Наш подход двояк: 1) геометрически верный трубопровод для получения данных, который совершенствует геометрию 3DGS с целью создания высокоточных знаков переписки, позволяющих синтезировать широкий и разнообразный диапазон точек зрения без ущерба для достоверности; и 2) стратегия 2D-3D-образного отображения, которая ввела бы прямые 3D знания 3D DGS в двухмерный матч, направляя 2-D полууровневых игроков к изучению неизменяемых взглядов 3-D представлений.