論文の概要: iDF-SLAM: End-to-End RGB-D SLAM with Neural Implicit Mapping and Deep
Feature Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07919v1
- Date: Fri, 16 Sep 2022 13:32:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-19 13:27:08.606297
- Title: iDF-SLAM: End-to-End RGB-D SLAM with Neural Implicit Mapping and Deep
Feature Tracking
- Title(参考訳): iDF-SLAM: ニューラルインシシトマッピングとディープ・フィーチャートラッキングを用いたエンド・ツー・エンドRGB-D SLAM
- Authors: Yuhang Ming, Weicai Ye, Andrew Calway
- Abstract要約: 本稿では,機能ベースのディープニューラルトラッカをフロントエンドとして,NeRFスタイルのニューラルマッパーをバックエンドとして採用した新しいエンドツーエンドRGB-D SLAM,iDF-SLAMを提案する。
提案したiDF-SLAMは、カメラトラッキングにおけるシーン再構成と競合性能の観点から、最先端の結果を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.522666263036414
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We propose a novel end-to-end RGB-D SLAM, iDF-SLAM, which adopts a
feature-based deep neural tracker as the front-end and a NeRF-style neural
implicit mapper as the back-end. The neural implicit mapper is trained
on-the-fly, while though the neural tracker is pretrained on the ScanNet
dataset, it is also finetuned along with the training of the neural implicit
mapper. Under such a design, our iDF-SLAM is capable of learning to use
scene-specific features for camera tracking, thus enabling lifelong learning of
the SLAM system. Both the training for the tracker and the mapper are
self-supervised without introducing ground truth poses. We test the performance
of our iDF-SLAM on the Replica and ScanNet datasets and compare the results to
the two recent NeRF-based neural SLAM systems. The proposed iDF-SLAM
demonstrates state-of-the-art results in terms of scene reconstruction and
competitive performance in camera tracking.
- Abstract(参考訳): 本稿では,機能ベースのディープニューラルトラッカをフロントエンドとして,NeRFスタイルのニューラルマッパーをバックエンドとして採用した新しいエンドツーエンドRGB-D SLAM,iDF-SLAMを提案する。
ニューラル暗黙的マッパーはオンザフライで訓練されるが、ニューラルトラッカはscannetデータセット上で事前トレーニングされるが、ニューラル暗黙的マッパーのトレーニングとともに微調整される。
このような設計の下で、当社のiDF-SLAMは、カメラトラッキングにシーン特化機能を使用することで、SLAMシステムの生涯学習を可能にします。
トラッカーとマッパーのトレーニングは、地上の真実のポーズを導入することなく自己管理される。
我々は、ReplicaおよびScanNetデータセット上でiDF-SLAMの性能を検証し、2つのNeRFベースのニューラルSLAMシステムと比較した。
提案したiDF-SLAMは、カメラトラッキングにおけるシーン再構成と競合性能の観点から、最先端の結果を示す。
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