論文の概要: NICE-SLAM: Neural Implicit Scalable Encoding for SLAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12130v1
- Date: Wed, 22 Dec 2021 18:45:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-23 15:39:41.503854
- Title: NICE-SLAM: Neural Implicit Scalable Encoding for SLAM
- Title(参考訳): NICE-SLAM: SLAMのためのニューラルネットワーク型スケーラブルエンコーディング
- Authors: Zihan Zhu, Songyou Peng, Viktor Larsson, Weiwei Xu, Hujun Bao,
Zhaopeng Cui, Martin R. Oswald, Marc Pollefeys
- Abstract要約: NICE-SLAMは階層的なシーン表現を導入することでマルチレベルローカル情報を組み込んだ高密度SLAMシステムである。
最近の暗黙的SLAMシステムと比較して、私たちのアプローチはよりスケーラブルで効率的で堅牢です。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 112.6093688226293
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural implicit representations have recently shown encouraging results in
various domains, including promising progress in simultaneous localization and
mapping (SLAM). Nevertheless, existing methods produce over-smoothed scene
reconstructions and have difficulty scaling up to large scenes. These
limitations are mainly due to their simple fully-connected network architecture
that does not incorporate local information in the observations. In this paper,
we present NICE-SLAM, a dense SLAM system that incorporates multi-level local
information by introducing a hierarchical scene representation. Optimizing this
representation with pre-trained geometric priors enables detailed
reconstruction on large indoor scenes. Compared to recent neural implicit SLAM
systems, our approach is more scalable, efficient, and robust. Experiments on
five challenging datasets demonstrate competitive results of NICE-SLAM in both
mapping and tracking quality.
- Abstract(参考訳): ニューラルな暗黙の表現は、最近、同時局在とマッピング(SLAM)の有望な進歩を含む様々な領域において、奨励的な結果を示している。
それにもかかわらず、既存の手法では過剰なスムースなシーンの復元が行われ、大きなシーンへのスケールアップが困難になっている。
これらの制限は主に、ローカル情報を観測に含まない単純な完全接続ネットワークアーキテクチャによるものである。
本稿では,階層的なシーン表現を導入してマルチレベルなローカル情報を含む高密度SLAMシステムであるNICE-SLAMを提案する。
この表現を事前学習した幾何学的前処理で最適化することで、大規模な屋内シーンの詳細な再構築が可能になる。
最近のニューラルネットワークの暗黙のスラムシステムと比較して、我々のアプローチはよりスケーラブルで効率的で堅牢です。
5つの挑戦的なデータセットの実験は、マッピングとトラッキング品質の両方において、NICE-SLAMの競合結果を示している。
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