NICE-SLAM的核心是一个层次化的、基于网格的神经隐式编码。与全局神经场景编码相比，这种表示允许局部更新...
要去看一下nerf及其代码,这样看这篇论文会更简单。推荐一个B站专栏,讲各种nerf的 相比于iMap。nice-slam的优势在于尺度的分层表示,这样使得重建可以推广到大场景,下面图中的最右侧就是场景的分层表示。 来自nice-slam 这种分层表示,类似于场景中的每个局部场景都存在隐式表征,但是这个表征不同于3d物体生成,它不是...
GO-SLAM主要还是基于NeRF进行稠密重建,可以发现相较于NICE-SLAM这些SOTA方案,GO-SLAM重建场景的全局一致性更好,这主要是因为它引入了回环和全局BA来优化累计误差。对于各种室内场景的3D稠密重建,都取得了相当不错的效 - 3D视觉工坊于20230910发布在抖音,已经收获了2.4
Nerf 三维重建技术 有没有nice-slam交流群呀 可视化代码都跑不通真是太难受了? 关注者1 被浏览12 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答下载知乎客户端 与世界分享知识、经验和见解
NICE-SLAM是浙大和ETH提出的一种神经隐式SLAM方法(github,论文链接),主要创新点在于解决了基于传统nerf的方案如imap无法应用在较大场景的问题。 方法简介 NICE-SLAM主要维护一个Feature grids全局地图,该地图包含四个层级(代码中为coarse, middle, fine, color四层,论文图中为三层),每个层级是一个三维栅格地图,每个...
论文开源代码：https://pengsongyou.github.io/nice-slam 1 笔者个人体会 这篇文章是近些年NeRF与SLAM...