論文の概要: GO-SLAM: Global Optimization for Consistent 3D Instant Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02436v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 17:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 13:35:50.695740
• Title: GO-SLAM: Global Optimization for Consistent 3D Instant Reconstruction
• Title（参考訳）: go-slam:一貫性のある3次元インスタントリコンストラクションのためのグローバル最適化
• Authors: Youmin Zhang, Fabio Tosi, Stefano Mattoccia, Matteo Poggi
• Abstract要約: GO-SLAMは、リアルタイムでポーズと3D再構成をグローバルに最適化するディープラーニングベースの高密度ビジュアルSLAMフレームワークである。 さまざまな合成および実世界のデータセットの結果から、GO-SLAMはロバスト性や復元精度の追跡において最先端のアプローチよりも優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.49960166785063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural implicit representations have recently demonstrated compelling results on dense Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) but suffer from the accumulation of errors in camera tracking and distortion in the reconstruction. Purposely, we present GO-SLAM, a deep-learning-based dense visual SLAM framework globally optimizing poses and 3D reconstruction in real-time. Robust pose estimation is at its core, supported by efficient loop closing and online full bundle adjustment, which optimize per frame by utilizing the learned global geometry of the complete history of input frames. Simultaneously, we update the implicit and continuous surface representation on-the-fly to ensure global consistency of 3D reconstruction. Results on various synthetic and real-world datasets demonstrate that GO-SLAM outperforms state-of-the-art approaches at tracking robustness and reconstruction accuracy. Furthermore, GO-SLAM is versatile and can run with monocular, stereo, and RGB-D input.
• Abstract（参考訳）: ニューラルな暗黙表現は近年、高密度な局所化とマッピング(SLAM)において魅力的な結果を示しているが、カメラ追跡における誤差の蓄積と再構成における歪みに悩まされている。 目的〕GO-SLAMは,リアルタイムにポーズと3D再構成をグローバルに最適化するディープラーニングベースの高密度視覚SLAMフレームワークである。 ロバストポーズ推定は、効率的なループ閉包とオンラインフルバンドル調整によって支援され、入力フレームの完全な履歴の学習された大域的幾何を利用して、フレームごとの最適化を行う。 同時に, 暗黙的かつ連続的な表面表現をオンザフライで更新し, 全体的な3次元再構成の一貫性を確保する。 様々な合成データと実世界のデータセットの結果から、go-slamは堅牢性と再構成精度を追跡する最先端のアプローチよりも優れていることが示されている。 さらにGO-SLAMは汎用的で、単分子、ステレオ、RGB-D入力で動作可能である。

関連論文リスト

• SP-SLAM: Neural Real-Time Dense SLAM With Scene Priors [32.42183561158492]
  本稿では,SP-SLAMを提案する。SP-SLAMは,リアルタイムにトラッキングとマッピングを行う新しいRGB-D SLAMシステムである。 SP-SLAMでは,実行中のすべての過去の入力フレームのポーズを連続的に最適化する,マッピングの効果的な最適化戦略を導入する。 その結果, 従来の手法と比較して, 高速に動作しながら, トラッキング精度, 復元精度が向上していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-11T07:53:58Z)
• SLAM3R: Real-Time Dense Scene Reconstruction from Monocular RGB Videos [32.6924827171619]
  SLAM3Rは、リアルタイムかつ高品質な高密度3D再構成のための、新規で効果的な単分子式RGB SLAMシステムである。 従来のポーズ最適化方式とは異なり、SLAM3Rは各ウィンドウのRGB画像から直接3Dポイントマップを回帰する。 SLAM3Rは、20FPS以上のリアルタイム性能を維持しながら、最先端の復元精度と完全性を達成することを示す実験が一貫して行われている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T16:08:03Z)
• HI-SLAM2: Geometry-Aware Gaussian SLAM for Fast Monocular Scene Reconstruction [38.47566815670662]
  HI-SLAM2は、RGB入力のみを用いて高速かつ正確な単眼シーン再構築を実現する幾何学的ガウスSLAMシステムである。 既存のニューラルSLAM法よりも大幅に改善され,RGB-D法を上回り,再現性もレンダリング性も向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-27T01:39:21Z)
• Evaluating Modern Approaches in 3D Scene Reconstruction: NeRF vs Gaussian-Based Methods [4.6836510920448715]
  本研究では,3次元シーン再構成におけるニューラルレージアン場(NeRF)とガウス法(Gaussian-based method)の機能について検討する。 我々は,追跡精度,マッピング忠実度,ビュー合成に基づく性能評価を行った。 発見によると、NeRFはビュー合成に優れており、既存のデータから新しい視点を生成するユニークな機能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T07:11:57Z)
• Splat-SLAM: Globally Optimized RGB-only SLAM with 3D Gaussians [87.48403838439391]
  3D Splattingは、RGBのみの高密度SLAMの幾何学と外観の強力な表現として登場した。 本稿では,高密度な3次元ガウス写像表現を持つRGBのみのSLAMシステムを提案する。 Replica、TUM-RGBD、ScanNetのデータセットに対する実験は、グローバルに最適化された3Dガウスの有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T12:26:54Z)
• Loopy-SLAM: Dense Neural SLAM with Loop Closures [53.11936461015725]
  ポーズをグローバルに最適化するLoopy-SLAMと高密度3Dモデルを導入する。 我々は,データ駆動のポイントベースサブマップ生成手法を用いてフレーム・ツー・モデル追跡を行い,グローバルな位置認識を行うことで,オンラインのループクロージャをトリガーする。 合成Replicaおよび実世界のTUM-RGBDおよびScanNetデータセットの評価は、既存の高密度ニューラルネットワークRGBD SLAM法と比較して、追跡、マッピング、レンダリングの精度の競争力または優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T18:18:32Z)
• GS-SLAM: Dense Visual SLAM with 3D Gaussian Splatting [51.96353586773191]
  我々は,まず3次元ガウス表現を利用したtextbfGS-SLAM を提案する。 提案手法は,地図の最適化とRGB-Dレンダリングの大幅な高速化を実現するリアルタイム微分可能なスプレイティングレンダリングパイプラインを利用する。 提案手法は,Replica,TUM-RGBDデータセット上の既存の最先端リアルタイム手法と比較して,競争性能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T12:08:23Z)
• NICER-SLAM: Neural Implicit Scene Encoding for RGB SLAM [111.83168930989503]
  NICER-SLAMは、カメラポーズと階層的なニューラル暗黙マップ表現を同時に最適化するRGB SLAMシステムである。 近年のRGB-D SLAMシステムと競合する高密度マッピング,追跡,新しいビュー合成において,高い性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T17:06:34Z)
• ESLAM: Efficient Dense SLAM System Based on Hybrid Representation of Signed Distance Fields [2.0625936401496237]
  ESLAMは、未知のカメラポーズでRGB-Dフレームを読み出し、シーン表現を漸進的に再構築する。 ESLAMは3次元再構成の精度を向上し、最先端の高密度視覚SLAM法のカメラローカライゼーションを50%以上向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T18:25:14Z)
• SCFusion: Real-time Incremental Scene Reconstruction with Semantic Completion [86.77318031029404]
  本研究では,シーン再構成とセマンティックシーン補完を段階的かつリアルタイムに共同で行うフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、3Dグローバルモデルでセマンティックコンプリートを正確かつ効率的に融合させるために、占有マップを処理し、ボクセル状態を活用するように設計された新しいニューラルアーキテクチャに依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-26T15:31:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。