論文の概要: SLAM3R: Real-Time Dense Scene Reconstruction from Monocular RGB Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09401v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 16:08:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:32:20.723022
• Title: SLAM3R: Real-Time Dense Scene Reconstruction from Monocular RGB Videos
• Title（参考訳）: SLAM3R:モノクロのRGB映像をリアルタイムに再現
• Authors: Yuzheng Liu, Siyan Dong, Shuzhe Wang, Yingda Yin, Yanchao Yang, Qingnan Fan, Baoquan Chen,
• Abstract要約: 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。 フィードフォワードニューラルネットワークを通じて、ローカルな3D再構成とグローバルな座標登録をシームレスに統合する。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.57444419305241
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce \textbf{SLAM3R}, a novel and effective monocular RGB SLAM system for real-time and high-quality dense 3D reconstruction. SLAM3R provides an end-to-end solution by seamlessly integrating local 3D reconstruction and global coordinate registration through feed-forward neural networks. Given an input video, the system first converts it into overlapping clips using a sliding window mechanism. Unlike traditional pose optimization-based methods, SLAM3R directly regresses 3D pointmaps from RGB images in each window and progressively aligns and deforms these local pointmaps to create a globally consistent scene reconstruction - all without explicitly solving any camera parameters. Experiments across datasets consistently show that SLAM3R achieves state-of-the-art reconstruction accuracy and completeness while maintaining real-time performance at 20+ FPS. Code and weights at: \url{https://github.com/PKU-VCL-3DV/SLAM3R}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, リアルタイムかつ高品質な高密度3次元再構成のための新規かつ効果的な単分子RGB SLAMシステムである \textbf{SLAM3R} を紹介する。 SLAM3Rは、フィードフォワードニューラルネットワークを通じて、ローカルな3D再構成とグローバルな座標登録をシームレスに統合することで、エンドツーエンドのソリューションを提供する。 入力ビデオが与えられたら、まずスライドウィンドウ機構を使ってオーバーラップするクリップに変換する。 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イメージから3Dポイントマップを直接回帰し、局所的なポイントマップを段階的に整列してデフォーメーションし、グローバルに一貫したシーン再構築を生成する。 データセット間の実験は、SLAM3Rが20以上のFPSでリアルタイムのパフォーマンスを維持しながら、最先端の再構築精度と完全性を達成することを一貫して示している。 コードと重量: \url{https://github.com/PKU-VCL-3DV/SLAM3R}。

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