S3Gaussian

自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析

S3Gaussian 无人驾驶自监督学习 3D高斯场景分解 Github 开源项目

S3Gaussian使用3D高斯模型进行自监督动态街景解析，增强了自动驾驶的场景分解和渲染效果。该项目采用多分辨率hexplane编码器和多头高斯解码器，将4D网格编码为特征平面，并解码为4D高斯模型。无需额外注释即可优化模型。最新代码和评估已发布，详细介绍了环境配置、数据准备、训练和可视化过程。

Vista - 通用自动驾驶世界模型实现高保真多场景预测

GithubVista世界模型开源项目控制自动驾驶预测

Vista是一款通用自动驾驶世界模型，可在多种场景中生成高保真度的预测，并扩展至连续和长期视野。模型支持多模态操作控制，包括转向、速度、指令、轨迹和目标点设定，无需真实操作数据即可评估不同行为。Vista在预测精度和操控灵活性上有显著提升，为自动驾驶技术研究提供了有力支持。

3D-Gaussian-Splatting-Papers - 3D高斯溅射技术论文集锦：最新研究进展与应用

3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目新视角合成深度学习计算机视觉

本项目汇集了3D高斯溅射(3D Gaussian Splatting)领域的前沿研究论文，涵盖基础理论与实际应用。收录内容包括多篇综述文章和顶级会议论文，按时间倒序排列。提供论文中英文摘要和代码链接，为3D场景重建和新视角合成研究提供全面参考。

3D-deformable-attention - 3D可变形注意力技术提升自动驾驶物体检测精度

3D目标检测BEVFormerDFA3DGithub开源项目深度估计特征提升

3D-deformable-attention项目提出了3D可变形注意力(DFA3D)操作符，用于2D到3D特征提升。该方法首先利用深度估计将2D特征扩展到3D空间，再通过DFA3D聚合3D特征。这种方法缓解了深度歧义问题，并支持逐层特征细化。在多个基准测试中，DFA3D平均提高1.41 mAP，高质量深度信息下最高提升15.1 mAP。研究结果显示DFA3D在自动驾驶3D目标检测等任务中具有较大潜力。

GaussianShader - 创新3D高斯溅射技术提升反射表面渲染效果

3D Gaussian SplattingGaussianShaderGithub反射表面实时渲染开源项目神经渲染

GaussianShader是一种新型3D渲染方法，通过在3D高斯上应用简化着色函数，提高了反射表面场景的神经渲染质量。这种方法保持实时渲染速度，同时实现不同光照环境下的高保真自由视角渲染。通过结合传统属性和新的着色属性，GaussianShader能够准确捕捉视角依赖的外观，为反射和漫反射表面重建提供高质量的材质和光照效果。

GPT-Driver - 将GPT-3.5模型用于自动驾驶运动规划的简便方法

GPT-DriverGithubarXiv大型语言模型开源项目自动驾驶运动规划

GPT-Driver项目将自动驾驶的运动规划问题转化为语言建模问题，利用大型语言模型的推理和泛化能力生成驾驶轨迹。通过提示-推理-微调策略，模型能够精确描述轨迹坐标并解释决策过程。实验结果显示，在大规模nuScenes数据集上，该方法表现出色，具备有效性、泛化能力和可解释性。

Learning-Deep-Learning - 自动驾驶与深度学习前沿技术论文笔记集锦

Github开源项目机器学习深度学习自动驾驶计算机视觉论文阅读

这个项目汇集了深度学习和机器学习领域的论文阅读笔记，重点关注自动驾驶技术。涵盖BEV感知、语义占用预测、可行驶空间检测和3D目标检测等热门研究方向。同时收录了多篇综述文章，全面呈现自动驾驶领域的最新进展和技术动向。

LaneGCN - 基于车道图表示的车辆运动预测方法

GithubLaneGCN开源项目自动驾驶计算机视觉车道图表示运动预测

LaneGCN是一种基于车道图表示的车辆运动预测方法。该方法利用图卷积网络处理复杂道路拓扑，提高了预测准确性。LaneGCN在Argoverse运动预测竞赛中取得第一名，显示了其在自动驾驶领域的应用潜力。项目提供了开源代码和预训练模型，便于研究人员进行复现和深入研究。

gta - 几何感知注意力机制增强多视图Transformer性能

GTAGithub几何感知注意力多视图Transformer开源项目神经渲染计算机视觉

GTA是一种创新的几何感知注意力机制,旨在提升多视图Transformer的表达能力。这项技术不仅适用于新视角合成和3D场景重建等多视图任务,还可应用于图像生成等2D任务。项目提供了GTA在CLEVR-TR和MSN-Hard数据集上的官方实现代码,并展示了其在ImageNet图像生成中的应用。通过整合几何信息,GTA使Transformer更有效地处理3D空间关系,从而显著提高多视图任务的性能表现。

Gaussian-Splatting-Monitor - Gaussian Splatting的高级监控与分析工具

3D渲染Gaussian SplattingGithub可视化实时渲染开源项目辐射场

Gaussian-Splatting-Monitor是3D Gaussian Splatting项目的扩展工具，专为研究人员设计。它新增了Alpha、深度、法线、曲率和边缘等可微分输出，并集成了可扩展查看器和实时指标显示功能。这些特性使研究人员能够深入分析Gaussian Splatting模型的体积特性，开发新的损失函数，并实时监控训练过程。该工具旨在推动高保真辐射场渲染领域的创新研究，为相关项目提供强大的分析和可视化支持。

Physics3D - 基于视频扩散的3D高斯体物理属性学习框架

3D GaussiansGithubPhysics3D开源项目模拟渲染物理动力学视频扩散

Physics3D是一个创新的3D场景物理仿真框架，结合了3D高斯体和视频扩散模型。该项目提供统一的仿真-渲染管线，包含训练代码和合成数据集。通过文本到视频的扩散模型，Physics3D能优化物理参数，实现各种物体的物理属性和动态行为模拟。这为计算机图形学和物理仿真研究提供了新的工具，有助于创建更真实精确的3D场景。

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