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大盘点!22项开源NeRF SLAM顶会方案整理(下)!
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大盘点!22项开源NeRF SLAM顶会方案整理(下)!#nerf #slam #三维重建 #人工智能 #编程 在「3D视觉工坊」微信公众号回复:「原论文」,获取论文代码和链接,快学起来! 上两篇文章我们介绍了仅优化NeRF、仅优化位姿、位姿和NeRF联合优化的NeRF SLAM相关工作。本文我们将介绍物体级NeRF SLAM和雷达NeRF SLAM的方案。 1、一种名为RO-MAP的新颖多目标映射流水线,它不依赖于3D先验。该方法使用神经辐射场来表示对象,并通过多视角几何来定位对象,同时学习对象的密集几何。作者为每个检测到的对象创建了单独的隐式模型,并动态地、并行地训练它们。实验结果表明,该方法可以生成具有形状重建的语义对象映射,并且在实时性能方面具有竞争力。 2、一种使用神经场表示的对象级SLAM系统,名为vMAP。该系统使用多个小型MLP表示每个对象,从而实现了高效、完整的目标建模,即使当对象部分观察或被遮挡在输入图像中时。该系统具有高效的计算和内存利用,并且可以在多个独立的对象网络中同时优化多个对象,每个对象只需要40KB的参数。 3、一种新的任务,即从给定的相机视角合成新的LiDAR视图。传统的模型为基础的LiDAR模拟器无法生成准确的LiDAR模式,因为它们依赖于显式的3D重建和游戏引擎,而忽略了LiDAR点云的重要属性。为了解决这个问题,作者提出了一种新的LiDAR-NeRF框架,利用神经辐射场(NeRF)来辅助学习几何和点云的属性。 4、一种名为LONER的实时LiDAR SLAM算法,该算法使用神经隐式场景表示。与传统的LiDAR SLAM方法相比,LONER不需要地面真实姿态或运行速度较慢。LONER使用LiDAR数据训练一个MLP来估计实时密集地图,同时估计传感器的轨迹。此外,LONER在实时性能方面与传统的LiDAR SLAM方法相当,同时也生成了与使用地面真实姿态的现有实时隐式映射方法相媲美的密集地图。@3D视觉工坊@计算机视觉工坊@3DCV 一键三联,私信我,获取论文代码和链接,赶快学起来吧!
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