3DGS-DET

用3D高斯泼溅做室内3D检测，边界更准、小目标更稳

3DGS-DET 是论文《3DGS-DET: Empower 3D Gaussian Splatting with Boundary Guidance and Box-Focused Sampling for Indoor 3D Object Detection》的官方代码实现，面向室内三维目标检测任务。它把 3D Gaussian Splatting（3DGS）这种高效可微渲染表示引入检测流程，解决传统点云方法在室内场景中几何稀疏、边界模糊、小目标召回差的问题。核心能力包括：边界引导模块，利用物体轮廓信息增强高斯表示对目标边界的敏感度；盒聚焦采样策略，把训练资源集中到候选框附近的高斯点上，缓解背景主导和正负样本失衡；整体在室内 3D 检测基准上提升定位与分类精度。项目提供论文对应训练与推理代码，适合研究 3DGS 与 3D 检测交叉方向的人员复现和二次开发。