Учимся на автоматизированных 3D-скалатинговых редакторах для обнаружения изменений в сцене в режиме онлайн
arXiv: 261 020.28490v 1 Annuales Type: New Habstrate: Online Discripation: Internet Change Situation требует интеграции вводимых наблюдений для определения того, какие регионы изменились по отношению к исходной сцене. Мы обновляем убеждения по мере появления новых изображений с использованием обобщенных байесовских улик. Однако предыдущая вероятность изменений и модели доказательств заранее неизвестны, а числовые байезийские выводы могут быть дорогостоящими. Мы решим эти проблемы путем офлайнового обучения с автоматической редакции на эталонную модель 3D Gowssian Splating (3DGS). Эти редактирования создают маркированные учебные взгляды без аннотаций вручную. Наряду с неизменными справочными наблюдениями они обеспечивают надзор за использованием моделей данных, учитывающих особенности конкретных мест, а также оценку эффективной статистики предварительных пикселей и ответов. Онлайновое прогнозирование сочетает текущие данные с исторической поддержкой, в то время как локальные коэффициенты Байеса закрытой формы, параметризированные на основе полученных статистических данных о реакции, обновляют аккумулированное 3D гауссианское поле. Объект-ги