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。

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