如视Argus
分类
模型
另外，借助合成数据，如视Argus模型还能避免LiDAR常见的多回波拖尾问题，以及玻璃、镜子、黑色物体测距不准带来的噪声或数据缺失。
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对如视自身来讲，依托超6000万真实三维空间场景数据库，随着数据量、场景类型和训练样本持续增加，如视Argus模型对复杂空间的理解能力也会持续提升。
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位姿
再看数据：如视Argus位姿与几何精度显著领先
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效果
也就是说在真实室内场景中，如视Argus的全局位姿误差比MapAnything360降低约28%；
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其它
只要有手机或全景相机拍摄的图像，再通过如视Argus获得高质量位姿和度量几何，就可以让3DGS进入更轻量、更低成本、更大众化的采集时代。
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