論文の概要: MUTE-SLAM: Real-Time Neural SLAM with Multiple Tri-Plane Hash Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17765v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 14:53:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 14:58:20.295088
• Title: MUTE-SLAM: Real-Time Neural SLAM with Multiple Tri-Plane Hash Representations
• Title（参考訳）: MUTE-SLAM:複数平面ハッシュ表現を用いたリアルタイムニューラルネットワークSLAM
• Authors: Yifan Yan, Ruomin He, Zhenghua Liu,
• Abstract要約: 本稿では,複数平面のハッシュエンコーディングを用いたリアルタイムニューラルネットワークRGB-D SLAMシステムMUTE-SLAMについて紹介する。 MUTE-SLAMは、カメラの位置を効果的に追跡し、小型および大型の屋内環境のためのスケーラブルなマルチマップ表現を漸進的に構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.266208986510979
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce MUTE-SLAM, a real-time neural RGB-D SLAM system employing multiple tri-plane hash-encodings for efficient scene representation. MUTE-SLAM effectively tracks camera positions and incrementally builds a scalable multi-map representation for both small and large indoor environments. It dynamically allocates sub-maps for newly observed local regions, enabling constraint-free mapping without prior scene information. Unlike traditional grid-based methods, we use three orthogonal axis-aligned planes for hash-encoding scene properties, significantly reducing hash collisions and the number of trainable parameters. This hybrid approach not only speeds up convergence but also enhances the fidelity of surface reconstruction. Furthermore, our optimization strategy concurrently optimizes all sub-maps intersecting with the current camera frustum, ensuring global consistency. Extensive testing on both real-world and synthetic datasets has shown that MUTE-SLAM delivers state-of-the-art surface reconstruction quality and competitive tracking performance across diverse indoor settings. The code will be made public upon acceptance of the paper.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数平面のハッシュエンコーディングを用いたリアルタイムニューラルネットワークRGB-D SLAMシステムMUTE-SLAMについて紹介する。 MUTE-SLAMは、カメラの位置を効果的に追跡し、小型および大型の屋内環境のためのスケーラブルなマルチマップ表現を漸進的に構築する。 新たに観測された局所領域のサブマップを動的に割り当て、事前のシーン情報なしで制約のないマッピングを可能にする。 従来の格子法とは異なり、3つの直交軸整列平面をハッシュ符号化シーン特性に用いて、ハッシュ衝突とトレーニング可能なパラメータの数を大幅に削減する。 このハイブリッドアプローチは収束を加速するだけでなく、表面再構成の忠実性を高める。 さらに、我々の最適化戦略は、現在のカメラフラストラムと交わる全てのサブマップを同時に最適化し、グローバルな一貫性を確保する。 実世界のデータセットと合成データセットの大規模なテストにより、MUTE-SLAMは様々な屋内環境において、最先端の表面再構成品質と競合追跡性能を提供することが示された。 コードは、論文の受理時に公表される。

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