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原標題：比LERF提速199倍！清華哈佛發布LangSplat：三維語義高斯潑濺 | CVPR 2024 Highlight
關鍵字：語義,特征,場景,方法,層次
文章來源：新智元
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內容摘要：

新智元報道編輯：LRST
【新智元導讀】本文將為大家介紹CVPR 2024 Highlight的論文LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting（三維語義高斯潑濺）。LangSplat在開放文本目標定位和語義分割任務上達到SOTA性能。在1440×1080分辨率的圖像上，查詢速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍。代碼已開源。人類生活在一個三維世界中，并通過文本語言描述三維場景，構建三維語義場以支持在三維空間中的開放文本查詢最近越來越受到關注。
最近，來自清華大學和哈佛大學的研究人員共同提出了LangSplat，該方法結合三維高斯潑濺技術重建三維語義場，能夠實現準確高效的開放文本查詢。現有方法在NeRF的基礎上嵌入CLIP語義特征，LangSplat則通過結合三維高斯潑濺，在每個高斯點上編碼了從CLIP提取的語義特征。Project Page: https://langsplat.github.io/
Paper: https://arxiv.org/pdf/2312.16084.pdf
Video: https://youtu.be/K_

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文章來源：新智元
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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。