在代码层面,我们将通过一系列练习,手把手教您复现计算机图形学和NeRF领域的相关工作。学后收获 完成本课程后,您将能够:初步掌握基于NeRF/Gaussian的SLAM技术;学会如何迅速捕捉论文的关键点和创新之处;了解如何顺畅地运行论文代码,并结合代码深入理解论文思想;逐行解析NeRF代码,掌握每个实现细节,并尝试手动复现和改...
本门课程从理论和代码实现两方面展开,带你从零入门NeRF/Gaussian Based SLAM的原理学习、论文阅读、代码梳理等。 理论层面,从线性代数入手到传统的计算机图形学,让大家明了现代三维重建的理论基础和源头; 代码层面通过多个练习手把手教会大家复现计算机图形学、NeRF相关工作。 学后收获 入门基于NeRF/Gaussian的SLAM领域 ...
∗GO-SLAM的Depth L1指标显示了本文从随机姿态复现的结果(GO-SLAM在其评估中使用了真实位姿)。 ▲图4|在ScanNet上的网格评估©️【深蓝AI】编译 如图4所示,相较于Point-SLAM(场景54、场景181、场景169)和ESLAM(场景54),Loopy-SLAM能够实...
良好的复现效果:支持支持最快60秒训练网络,30帧每秒实时渲染,支持高清晰度、抗锯齿、多尺度场景及人体图像渲染。无论是从客观的PSNR和SSIM指标还是主观的demo展示效果来看,XRNeRF都能很好的复现原版代码的效果。 XRNeRF将会不断地迭代更新,未来我们将会集成更多方向的NeRF算法,提供更加便捷的NeRF工具。希望社区小伙伴们...
nerf-slam的复现文档强留**强留 上传 nerf-slam的复现文档,我根据自己的操作一步一步写的写的,源码是有错误的,我文档有说怎么修改错误,已经把坑都过了一遍了点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 基于Python的垃圾短信识别模型所需的数据集 2025-01-02 10:23:29 积分:1 ...
NeRF/3DGS的稠密建图对SLAM定位有帮助吗,是由于NeRF的新视角合成能力填补地图空缺而使得相机定位会更鲁…
大规模回环闭合 | 基于NeRF的稠密SLAM。现有的基于神经场的SLAM方法通常使用单一的整体场作为其场景表示。这阻碍了有效地融合回环闭合约束,并限制了可扩展性。为了克服这些缺点,我们提出了一种神经映射框架,它将轻量级的神经场锚定到稀疏视觉SLAM系统的位姿图中。我们的方法展示了集成大规模回环闭合的能力,同时限制了...
对29个流行的公共序列的评估表明,我们的方法达到了最先进的精度,在大多数情况下是最准确的SLAM解决方案。我们发布源代码,不仅是为了SLAM社区的利益,而且旨在为其他领域的研究人员提供开箱即用的SLAM解决方案。 Scene Representation Group 回到顶部 图形学介绍notes...
本门课程从理论和代码实现两方面展开,带你从零入门NeRF/Gaussian Based SLAM的原理学习、论文阅读、代码梳理等。理论层面,从线性代数入手到传统的计算机图形学,让大家明了现代三维重建的理论基础和源头;代码层面通过多个练习手把手教会大家复现计算机图形学、NeRF相关工作。