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三角化
01 02
JUMP-Hand：学习逐关节不确定性以门控多视角专家混合模型进行多视角3D手部重建
JUMP-Hand: Learning Joint-wise Uncertainty to Gate Mixture of View Experts for Multi-View 3D Hand Reconstruction
将逐关节不确定性作为显式门控信号，用于多视角特征融合与三角化初始化，可迁移到其他多视角三维重建任务（如人体姿态、物体位姿）中处理遮挡与噪声。
EDGS：消除致密化以实现 3DGS 的高效收敛
EDGS: Eliminating Densification for Efficient Convergence of 3DGS
用稠密图像对应三角化得到的像素点云替代 SfM 稀疏点做 3DGS 初始化，直接省掉 densification 阶段；做 3DGS 加速或高质量重建时，可把这套稠密初始化当作即插即用的起点，与其它加速手段叠加。