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重磅开源!ETHZ&浙大&微软等提出NICE-SLAM:用于大型室内场景重建,细节控的福利!CVPR2022
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https://www.youtube.com/watch?v=V5hYTz5os0M 神经隐式表示在各个领域取得了令人鼓舞的结果,包括在同时定位和建图(SLAM)方面取得了有希望的进展。然而,现有的方法会产生过度平滑的场景重建,并且难以扩展到大型场景。在本文中,我们提出了NICE-SLAM,这是一个稠密的SLAM系统,通过引入分层场景表示,将多级局部信息结合在一起。通过预先训练的几何先验优化这种表示,可以在大型室内场景中进行细节重建。与最近的神经隐式SLAM系统相比,我们的方法更具可扩展性、效率和鲁棒性
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