计算机视觉:掌握多视角图像处理与3D重建技术,熟悉NeRF框架的实现与优化。 大模型与深度学习:理解生成式地图的模型架构,熟悉大规模数据压缩与实时处理技术。 数据处理与分析:擅长多源数据融合与分析,能够进行实时数据流处理与高效存储管理。 跨学科知识:具备地图建模与车辆工程知识,能够将算法与实际应用场景相结合。 8.2 ...
Bundle adjustment:在VO的三角化之后,新的地图点被添加到局部地图。BA还将地图点位置和相机姿势的重新投影误差降至最低: NeRF regression: NERF通过回归图像颜色将光度学误差降至最低。光线可以通过给定关键帧(K,[R|t])和像素坐标[u,v]来表示: 通过应用图2中提到的跳过体素策略,我们对光线上靠近表面的位置进行...
1,内容生成与编辑nerf的可编辑性得到比如3d行业的认可了吗,有可能用在3a游戏或者电影工业吗2,重建与渲染,3,城市地图这俩一起讲。google街景还是vr看房,其实都是环视全景,只有旋转自由度。google地球3d用的传统的mesh+成熟的gl的东西渲染,效率才能保证。nerf的运算量过于复杂,离替代mesh+gl还有很远距离。4,机器人定...
计算机视觉:掌握多视角图像处理与3D重建技术,熟悉NeRF框架的实现与优化。 大模型与深度学习:理解生成式地图的模型架构,熟悉大规模数据压缩与实时处理技术。 数据处理与分析:擅长多源数据融合与分析,能够进行实时数据流处理与高效存储管理。 跨学科知识:具备地图建模与车辆工程知识,能够将算法与实际应用场景相结合。 8.2 ...
1.我们提出了Orbeez-SLAM,这是第一个实时单目视觉SLAM,它无需预训练,提供密集的地图,专为空间人工智能应用而定制。 2.通过结合视觉里程计和快速NERF框架,我们的方法实现了实时推理,并生成了密集的地图。 3. 我们广泛验证Orbeez-SLAM在挑战性基准方面具有最先进水平(SOTA)的基线,显示出卓越的定量和定性结果。
1.我们提出了Orbeez-SLAM,这是第一个实时单目视觉SLAM,它无需预训练,提供密集的地图,专为空间人工智能应用而定制。 2.通过结合视觉里程计和快速NERF框架,我们的方法实现了实时推理,并生成了密集的地图。 3. 我们广泛验证Orbeez-SLAM在挑战性基准方面具有最先进水平(SOTA)的基线,显示出卓越的定量和定性结果。