SplatSSC:解耦深度引导的高斯泼溅,单目语义场景补全高效新范式

2026年1月28日
news

(图片来自网络)

SplatSSC技术介绍:单目语义场景补全是具身智能与自动驾驶领域的核心技术,其目标是通过单幅图像预测场景的密集几何结构与语义标签。SplatSSC通过创新的解耦深度引导与高斯泼溅技术,实现高效、精准的场景补全,解决传统方法的两大核心痛点,在性能与能效上实现跨越式提升。


技术背景与挑战


单目语义场景补全(Semantic Scene Completion, SSC)面临两大关键挑战:1. 基元初始化盲目性 - 传统方法通过随机分布高斯基元覆盖场景,有效利用率极低(仅约3.9%),造成计算冗余;2. “漂浮物”伪影问题 - 处理稀疏基元时,无法有效处理离群点,导致空旷区域生成错误语义碎块。


SplatSSC核心框架


SplatSSC提出创新的深度引导策略与解耦聚合机制,其架构包含图像编码器、深度特征提供器、组内多尺度融合(GMF)模块、多级编码器与解耦高斯聚合器(DGA)模块。


核心技术亮点



  • 深度引导基元初始化(GMF模块):摒弃随机初始化,利用几何先验精准引导,仅需1200个高斯基元即可高效覆盖场景结构,解决初始化盲目性与冗余问题。

  • 解耦高斯聚合器(DGA):重新设计高斯到体素喷溅过程,建立几何占据与语义分布的独立预测,通过门控机制屏蔽离群点,彻底解决“漂浮物”伪影问题。


实验验证与性能


在室内场景补全主流基准数据集Occ-ScanNet上验证,SplatSSC取得显著性能提升:在IoU指标上达到62.83%,mIoU达到51.83%,大幅领先现有技术。同时,在效率上实现突破,单张RTX 3090 GPU推理延迟约115ms,显存占用与参数规模保持合理水平。


总结与展望


SplatSSC的成功证明了“基元质量优先于数量”的理念,通过几何引导的稀疏表征,在低计算资源下实现高质量场景重构。未来将拓展至大规模户外动态场景,为构建持久性具身世界模型奠定基础。

(声明:该内容经AI精编) 查看原网页

精彩评论(10)

  • 网友10 2026-01-28 14
    希望这项技术能应用到更多场景,比如机器人导航,会很有用。
  • 网友9 2026-01-28 14
    技术进步真快,现在能通过单幅图补全场景,以后智能设备会更智能。
  • 网友8 2026-01-28 14
    觉得这种基于高斯基元的方法很新颖,比传统方法先进很多。
  • 网友7 2026-01-28 14
    对于自动驾驶来说,高效语义场景补全是关键,这项技术很有前景。
  • 网友6 2026-01-28 14
    解耦聚合的方法很聪明,解决了困扰多年的“漂浮物”问题,太棒了!
  • 网友5 2026-01-28 14
    科学创新就是要不断突破,这种技术让我们离更智能的世界更近了。
  • 网友4 2026-01-28 14
    这种技术未来能改善智能设备对环境的理解,很期待!
  • 网友3 2026-01-28 14
    高斯基元的优化确实很巧妙,能节省计算资源,很实用。
  • 网友2 2026-01-28 14
    从科研角度看,这种解耦方法很有创新性,能解决传统问题。
  • 网友1 2026-01-28 14
    这项技术对自动驾驶很有帮助,期待看到实际应用!
查看“SplatSSC:解耦深度引导的高斯泼溅,单目语义场景补全高效新范式”相关搜索 >

最新新闻

An unhandled error has occurred. Reload 🗙