基线:我们考虑iMAP和NICE-SLAM作为衡量重建质量和相机跟踪的主要基准。为了进行公平的比较,使用与Co-SLAM相同的网格剔除策略对iMAP和NICE-SLAM进行了评估。请注意,iMAP表示由NICE-SLAM作者发布的iMAP的重新实现,它比原始实现慢得多。 为了研究真实数据集上精度和帧率之间的权衡,报告了我们方法的两个版本的结果:Ours指的...
BA:在神经SLAM中,BA通常包括关键帧选择以及相机位姿和场景表示的联合优化。传统的稠密视觉SLAM方法需要保存关键帧(KF)图像,因为损失是在所有像素上稠密地构建的。相比之下,正如iMAP首次展示的那样,神经SLAM的优势是BA可以处理稀疏的采样射线集。这是因为使用神经网络将场景表示为隐式场。然而,iMAP和NICE-SLAM没有充分...
论文名称:Co-Fusion: Real-time Segmentation, Tracking and Fusion of Multiple Objects 原文作者:Martin Runz 内容提要 本文介绍了一种稠密SLAM系统——Co-Fusion,以实时的RGB-D图片流为输入,并分割场景为不同物体(使用运动或语义线索),同时实时跟踪和重建它们的3D形状。本文使用了一种多模型拟合方法,其中每个物体...
在UrbanScene3D、MegaNeRF和BlendedMVS数据集上的大量实验表明,我们的方法在表面重建精度、时间、内存成本方面均取得了最佳结果,并且在渲染质量上与当前的最先进方法相当。 对更多实验结果和文章细节感兴趣的读者,可以阅读一下论文原文~ 移步公众号「3D视觉工坊」第一时间获取工业3D视觉、自动驾驶、SLAM、三维重建、最新...
名称:SLAM系统非线性优化矩阵求解的软硬件协同设计 论文:ieeexplore.ieee.org/doc K-Means-Co-Design 题目:Hardware Software Co-design of k-means Clustering Algorithm 名称:k-means聚类算法的软硬件协同设计 论文:ieeexplore.ieee.org/doc SOLE 题目:SOLE: Hardware-Software Co-design of Softmax and Layer...
物体级别的语义SLAM。维护一个背景模型和多物体模型,每个模型由面元地图表示。 基于运动分割和语义信息检测运动物体。 使用基于ICP对齐的几何误差和基于颜色差异的光度误差跟踪背景模型(相机位姿)和多个运动物体。 根据[8]的方法更新每个模型的面元地图。 开源代码地址:martinruenz/co-fusion。
涉及30+自动驾驶技术栈学习路线,从0到一带你入门自动驾驶感知(端到端自动驾驶、世界模型、仿真闭环、2D/3D检测、语义分割、车道线、BEV感知、Occupancy、多传感器融合、多传感器标定、目标跟踪)、自动驾驶定位建图(SLAM、高精地图、局部在线地图)、自动驾驶规划控制/轨迹预测等领域技术方案、大模型,更有行业动态和岗位...
论文题目 代码:github.com/ubc-vision/COTR 论文:arxiv.org/abs/2103.14167 主页:jiangwei221.github.io/vids/cotr/README.html 1. 摘要 Fig1. Correspondence Transformer 本文作者提出了一种匹配网络,输入为两张图像以及其中一张图像中的任意一点,输出为另外一张图像上的对应匹配点。为了使用图像的局部与全局信...
呼吸道中单核细胞的比例与一系列呼吸道蛋白显著相关,包括CCR7配体CCL19、CXCR3配体CXCL9和CXCL11、TRAIL(TNFSF10)和BAFF(TNFSF13B)(图4A)。CXCL11还与淋巴细胞和T细胞频率呈正相关,与AM频率呈负相关(图4A)。T细胞频率与SH2D1A...
摘要:移动机器人在SLAM的闭环检测环节计算量大、运行时间长、匹配误差大,从而导致闭环检测精度较低。针对该问题,本文在CoHOG闭环检测算法的基础上进行改进,将算法中的HOG描述符改进为GDF-HOG描述符,以增强图像特征表现,提高图像特征提取效率;在匹配环节前...