现有的NeRF SLAM一方面严重依赖隐式表示,计算量非常大,很难部署在嵌入式设备上,一方面需要深度信息来加快NeRF收敛。所以现有的NeRF SLAM大多停留在理论阶段。 Photo-SLAM这项工作就希望在嵌入式设备上同时实现精确定位和在线真实感建图,也是第一个基于超基元地图的NeRF SLAM方案,而且适应单目、双目、RGBD三种模式! 2....
传统的NeRF训练需要非常精确的位姿,并且NeRF SLAM反向传播优化位姿时,对位姿初值很敏感,容易陷入局部最优。 核心思想是什么? 光滑信号相较复杂信号更容易找到全局最优解,所以优化过程如果能平滑一些,就不容易陷入局部最优。 具体如何实现? 这篇文章是很早将BA引入NeRF SLAM的工作,给定不完美的位姿也可以训练NeRF。主要...
代码链接:https://github.com/ToniRV/NeRF-SLAM NeRF-SLAM实际是DROID-SLAM+probabilistic volumetric fusion+Instant NGP三个方案的组合,主要创新在于引入了深度和位姿的不确定性。 这篇文章希望解决什么问题? 单目稠密SLAM也好,直接进行单目深度估计也好,得到的深度图很多数值是不能用的,也很自然的不能用于三角化等...
我们的SNI-SLAM方法在Replica和ScanNet数据集上的地图构建和跟踪准确性方面表现出优于所有最近的基于NeRF的SLAM方法的性能,同时在准确的语义分割和实时语义地图构建方面也表现出优异的能力。 SNI - SLAM利用环境中多模态特征的相关性来进行基于语义的SLAM神经辐射场。该建模策略不仅与现有的基于NeRF的SLAM相比具有更高的...
【搬】NeRF-SLAM:具有神经辐射场的实时密集单目 SLAM 1. 什么是NeRF NeRF 是 2020 年 ECCV 上获得最佳论文荣誉提名的工作,其影响力是十分巨大的,不论是后续的学术论文还是商业落地,都引起了大量从业人员的关注。 NeRF 将隐式表达推上了一个新的高度,仅用 2D 的 posed images 作为监督,即可表示复杂的三维场景...
与现有的NeRF-SLAM系统相比,我们的方法在跟踪性能上始终表现出更强的竞争力。我们的方法采用体积密度表示,并引入了一种新的KL正则化器在射线终止分布上,将场景几何限制为空隙空间和不透明表面。我们的解决方案实现了局部和全局束调整,以产生一个稳健(粗细粒度)和准确(KL正则化)的SLAM解决方案。
- 传统深度学习方法,典型代表是CNN-SLAM、CodeSLAM - 神经辐射场NeRF方法,典型代表是NICE-SLAM、NeRF-LOAM - 3D Gaussian Splatting 方法,典型代表是SplaTAM、Gaussian Splatting SLAM 全网首个理论+实践课程《快速上手基于NeRF的SLAM:理论与实践》第②期重磅上线(新增超40%新内容)!有早鸟立减100优惠,限额30个 ...
NeRF+SLAM,新篇来袭! 将NeRF的高质量三维场景重建能力与SLAM的动态定位与环境理解能力相结合,是一个新兴且充满创新的研究方向。这种结合可以显著提高3D重建和定位系统的性能和质量,同时无需预训练数据,使得系统更容易适应新的环境和场景。 🔍 结合NeRF和SLAM的策略不仅具有精确和细致的空间感知能力,而且具有灵活性和...
相比较单点的替代,NeRF-based方法是一套全新的框架,可以端到端的替代传统SLAM,无论是在设计方法还是实现架构上。 没有特征提取,直接操作原始像素值。误差回归到了像素本身,信息传递更加直接,优化目标为所见即所得。 无论是隐式还是显式的环境表达都可以进行微分,即可以对map进行full-dense优化(传统SLAM基本无法优化...
NeRF-style RGB-D SLAM 隐式神经表示的最新进展已经实现了精确和密集的3D表面重建。这导致了源自NeRF或受其启发的新型SLAM系统,最初设计用于已知相机姿势的离线使用。在本节中,我们描述了这些密集神经VSLAM方法,分析了它们的主要特征,并对它们的优势和劣势进行了清晰的概述。