EgoGaussian
需求人群
EgoGaussian主要面向需要3D场景理解和动态物体追踪的领域，如虚拟现实、增强现实、自动驾驶汽车、机器人视觉等。它特别适合需要从第一人称视角分析和理解复杂动态环境的场景，例如在家庭环境中进行日常任务的机器人。使用场景
在虚拟现实中，EgoGaussian可以用于实时重建用户周围的环境，提供沉浸式体验。自动驾驶汽车可以利用EgoGaussian追踪周围物体的运动，以做出更准确的驾驶决策。在机器人视觉领域，EgoGaussian帮助机器人理解其操作环境中的动态变化，以更好地与环境互动。产品特色
3D场景重建：从RGB输入中重建动态交互的3D场景。动态物体追踪：追踪场景中刚体物体的运动。高斯散射技术：利用高斯散射的离散性来分割动态交互。在线学习流程：片段级别的在线学习，适应人类活动的动态性。时间顺序重建：按时间顺序重建场景，确保场景的连贯性。自动分割：自动区分物体和背景的高斯，提供3D表示。性能优越：在野外视频中超越了先前的技术方法。使用教程
- 1步骤一：安装并配置EgoGaussian所需的硬件，如头戴式相机。
- 2步骤二：将EgoGaussian模型加载到计算平台上。
- 3步骤三：输入RGB第一人称视角视频数据到EgoGaussian模型中。
- 4步骤四：EgoGaussian模型开始处理视频数据，进行3D场景重建和动态物体追踪。
- 5步骤五：观察并分析EgoGaussian输出的3D场景和物体运动轨迹。
- 6步骤六：根据需要，对EgoGaussian的参数进行调整，以优化场景重建和追踪效果。
团队介绍
了解 EgoGaussian 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。