PanoGraphGS统一全景分割与层级3D场景图

Jinghan Gao 等提出 PanoGraphGS 框架，将全景 3D 高斯表征学习与层级 3D 场景图构建整合到同一框架中，在共享高斯几何上学习语义与实例特征，并发布面向全景场景理解的真实世界数据集 NaviGS。 论文称，该方法在 Replica 与 NaviGS 上的物体节点准确率平均比最强对比基线高出 50 个百分点以上，并在所评测方法中取得 2D 全景分割的最先进性能。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。