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TUM&MCML发布|系统提高39.7%,基于深度多视图立体匹配的实时稠密建图!
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我们提出了SimpleMapping,一种实时的视觉惯性稠密地图构建方法,能够仅使用连续的单目图像和惯性测量单元(IMU)读数进行高质量的增量式3D网格重建。通过稳健的基于特征的视觉惯性里程计(VIO)来估计6自由度相机位姿,该方法还生成了噪声稀疏的3D地图点。我们提出了一种稀疏点辅助的多视图立体神经网络(SPA-MVSNet),能够有效地利用VIO系统中信息丰富但噪声较大的稀疏点。首先,通过单视图深度完成网络来完成来自VIO的稀疏深度。然后,这个密集深度图,尽管自然上精度有限,被用作先验,用来指导我们的MVS网络在生成代价体积和精确稠密深度预测的正则化方面。MVS网络通过预测关键帧图像的深度图,逐步融合到全局地图中,使用TSDF-Fusion方法。我们在多个公开数据集以及我们自己的数据集上对提出的SPA-MVSNet和整个密集地图系统进行了广泛评估,展示了该系统印象深刻的泛化能力和在线交付高质量的3D重建的能力。在挑战性的EuRoC数据集的情况下,我们提出的稠密地图系统的F分数较现有系统提高了39.7%。 项目主页:https://yingyexin.github.io/simplemapping.html 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2306.08648.pdf
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