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如何用更少的图片实现更好的3DGS重建效果？GauSS-MI：基于香农互信息的3DGS实时视角选择指标 [RSS’25]

本工作旨在解决自主三维重建中的核心问题——视角选择问题。简单来说就是如何用最少的图片完成更好的3DGS重建效果，同时兼顾机器人系统的实时性要求。 在以往的自主重建算法中，往往在关注重建模型的几何质量；而随着近几年NeRF, 3DGS等算法的出现，重建模型的视觉质量越来越好并开始被广泛关注。因此，我们的工作针对重建模型的视觉质量提出了GauSS-MI的视角评估算法。 本工作已发表在RSS 2025，详细的方法和实验欢迎大家关注我们的论文和代码！ 📄 原文标题：GauSS-MI: Gaussian Splatting Shannon Mutual Information for Active 3D Reconstruction 🔗 原文链接：https://www.roboticsproceedings.org/rss21/p030.pdf 💻 Github代码链接：https://github.com/JohannaXie/GauSS-MI 💿 CUDA模块代码：https://github.com/JohannaXie/diff-gaussian-rasterization-gaussmi

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