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GitHub 热门项目：MonoGS
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GitHub项目：MonoGS 仓库地址：https://github.com/muskie82/MonoGS Stars：2150 | 作者：muskie82 项目描述：[CVPR'24 Highlight & Best Demo Award] Gaussian Splatting SLAM ================================================== R...
Gaussian
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2026-08-31
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GitHub 项目：MonoGS
仓库地址：https://github.com/muskie82/MonoGS
星级：2150 | 作者：muskie82
项目描述：[CVPR'24亮点及最佳演示奖]高斯泼溅SLAM
===================================================
自述文件内容：
[评论]：<>（#高斯泼溅SLAM）
高斯泼溅 SLAM
*松木秀信
·
*村井陆
·
保罗·H·J·凯利
·
安德鲁·戴维森
(* 同等贡献)
CVPR 2024（亮点）
[评论]：<>（纸）
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# 注意 - 在学术论文中，请将我们的工作简称为**Gaussian Splatting SLAM**或简称**MonoGS**（本仓库的名称），以避免与其他工作混淆。 - 可在[此处](https://github.com/rmurai0610/diff-gaussian-rasterization-w-pose.git)使用具有相机姿态梯度计算的差分高斯光栅化器。 - **[新]** 我们代码的加速版本可在 `dev.speedup` 分支中使用，它在单目 fr3/office 序列上实现高达 10fps，同时保持一致的性能（在 RTX4090/i9-12900K 上测试）。代码将在进一步重构和测试后合并到主分支中。 # 开始使用 ## 安装 ```` git 克隆 https://github.com/muskie82/MonoGS.git --recursive 光盘单GS ```` 设置环境。 ```` conda env create -f 环境.yml conda 激活 MonoGS ```` 根据您的设置，请按照[本文档](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/)更改`environment.yml`中pytorch/cudatoolkit的依赖版本。 我们的测试设置是： - Ubuntu 20.04：`pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.6` - Ubuntu 18.04：`pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3` ## 快速演示 ```` bash脚本/download_tum.sh python slam.py --config configs/mono/tum/fr3_office.yaml ```` 您将看到弹出一个 GUI 窗口。 ## 下载数据集 运行以下脚本将自动将数据集下载到“./datasets”文件夹。 ### TUM-RGBD 数据集 ````bash bash脚本/download_tum.sh ```` ### 副本数据集 ````b