Tag · 4 篇
主动视角选择
PRIMU：基于基元级误差与覆盖表示的高斯泼溅新视角不确定性估计
PRIMU: Uncertainty Estimation for Novel Views in Gaussian Splatting from Primitive-Based Representations of Error and Coverage
把训练视角的误差与覆盖统计投影到高斯基元上，再渲染成不确定性特征图并用留出数据做像素级回归，这套后处理式不确定性估计可直接用于新视角合成中的主动视角选择与深度可靠性评估。
面向相机视角选择的覆盖度优化
Coverage Optimization for Camera View Selection
提出一种轻量、可解释的覆盖度指标 CONVERGE，用于主动视角选择：它用费舍尔信息增益的可解近似替代昂贵的透射率估计，可直接接入 Nerfstudio 的采集流程，提升 NeRF 类辐射场在固定或具身采集场景下的重建质量。
B^3-Seg：基于解析期望信息增益与Beta-Bernoulli贝叶斯更新的无相机、免训练3DGS分割
B$^3$-Seg: Camera-Free, Training-Free 3DGS Segmentation via Analytic EIG and Beta-Bernoulli Bayesian Updates
提出一种无需相机位姿和训练、基于贝叶斯更新与解析期望信息增益的主动视角选择策略，可复用于3DGS场景的开放词表分割与交互式编辑，为低延迟3D资产处理提供理论保证的采样方案。
Affostruction：基于生成式重建的三维可供性视觉定位
Affostruction: 3D Affordance Grounding with Generative Reconstruction
把「从部分 RGBD 观测重建完整几何」与「在完整形状上做可供性视觉定位」串成一条生成式流水线，其中稀疏体素融合实现常数复杂度的多视角特征聚合、flow-based 建模可供性分布的多义性、以及用预测可供性反向指导主动视角选择，这三件组件都可直接迁移到需要补全不可见区域的三维感知任务。