以下文章来源于3D视觉之心 ，作者3D视觉之心 3D视觉之心 . 3D视觉与SLAM、点云相关内容分享 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 评估协议的关键局限性 三维计算机视觉领域高度关注于捕捉场景的几何和视觉外观，以及理解其内容。近年来，三维高斯溅射（3D Gaussian Splatting, 3DGS）因其独特的能力——能够以一种紧凑的形式联合编码场景的几何、外观和理解属性 （该形式可以有效地从二维带位姿的图像中优化得到）——已成为最理想的三维表示方法。此外，视觉-语言推 理代表了三维场景理解最具前景的方向，因为它将场景的视觉和几何属性与我们用来定义、描述和推理概念的语 言连接起来。因此，本文专注于利用 3DGS 进行视觉-语言场景理解。 语言高斯溅射（Language Gaussian Splatting, LGS）最相关的方法可分为三类。前两类方法首先使用视觉-语言基 础模型（例如 CLIP）从所有训练图像中提取二维特征。第一类随后执行基于梯度的单场景优化，将特征向量分 配给每个三维高斯基元（primitive），并优化它们，使其渲染 ...