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30个 方向 学习 路线 在机器视觉领域中，新视角合成的核心目标是通过图像或视频构建可以被计算机处理和理解的3D模型。进而催生了大量的应用，包括3D建模、虚拟现实、自动驾 驶闭环仿真等等。但早期的算法像SfM、MVS受限颇多。直到2020年的NeRF打破了这一僵局，但NeRF仍然面临计算效率和可编辑差的问题。所以23年的3DGS一 经问世便迅速火爆起来。 但3DGS的技术迭代速度远超想象。静态重建3DGS、动态重建4DGS、表面重建2DGS，但per-scene optimization的方法用起来实在不方便，因此进一步催生了feed- forward 3DGS。目前3DGS在学术界和工业界都很吃得开，很多同学想入门却苦于没有有效的学习路线图：既要吃透点云处理、深度学习等理论，又要掌握实时渲 染、代码实战，零散查资料自学往往越学越懵，遇到问题连个请教的人都没有。 为此我们花了两个月的时间设计了一套3DGS的学习路线图，从原理到实战细致 展开。 自动驾驶之心联合 工业界算法专家 开展了这门《3DGS理论与算法实战教程》！课程包含2DGS ...