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大盘点!22项开源NeRF SLAM顶会方案整理(中)! #slam #nerf #三维重建 #人工智能 #科技 上一篇文章我们介绍了仅优化NeRF和仅优化位姿的NeRF SLAM方案,本文将介绍位姿和NeRF联合优化的相关工作,也是NeRF SLAM最主要的方向。本篇开始介绍如下:BARF,用于从不完美的相机姿势中训练神经辐射场(NeRF)。该方法通过在优化过程中对编码进行平滑,解决了粗略到精细的注册问题。该方法可以有效地优化神经场景表示,并解决相机姿势的不准确问题。NeRF−−,是一种用于新颖视图合成(NVS)的方法,该方法不需要已知相机参数,包括相机内参和6DoF运动。通过将相机参数与神经辐射场(NeRF)训练一起优化,可以同时估计相机参数和场景表示。NICE-SLAM,通过引入多级场景表示,将神经隐式表示与网格表示相结合,从而在大型室内场景中实现详细的重建和准确的相机跟踪。Vox-Fusion,该系统使用神经隐式表示和体积渲染技术从RGB-D帧中重建场景。NoPe-NeRF,该方法通过引入单目深度估计来解决以往方法在处理复杂相机运动时的局限性。本文介绍了一种从单目视频中重建动态辐射场的方法。该方法不需要准确的相机位置和相机参数作为输入,而是通过优化相机位置和两个辐射场(静态和动态)来重建场景。Orbeez-SLAM、实时单目视觉SLAM系统,利用ORB特征和NeRF实现映射。该系统成功地将视觉里程计和视觉几何学相结合,实现了实时SLAM,并且不需要预训练。GO-SLAM。该框架通过全局优化来一致地重建3D场景,利用了相机跟踪和重建过程中的局部优化。NICER-SLAM、一种名为NICER-SLAM的神经隐式RGB SLAM系统,该系统同时优化相机姿态和神经隐式地图表示,并且可以进行高质量的新视角合成。Co-SLAM是一种神经RGB-D SLAM系统,基于混合表示,实现实时跟踪和重建。@3D视觉工坊 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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