論文の概要: pySLAM: An Open-Source, Modular, and Extensible Framework for SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11955v3
• Date: Sat, 02 Aug 2025 17:23:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:56.203776
• Title: pySLAM: An Open-Source, Modular, and Extensible Framework for SLAM
• Title（参考訳）: pySLAM:SLAMのためのオープンソース、モジュール、拡張可能なフレームワーク
• Authors: Luigi Freda,
• Abstract要約: pySLAMは、Visual SLAMのためのオープンソースのPythonフレームワークである。 モノクロ、ステレオ、RGB-Dカメラの入力をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: pySLAM is an open-source Python framework for Visual SLAM that supports monocular, stereo, and RGB-D camera inputs. It offers a flexible and modular interface, integrating a broad range of both classical and learning-based local features. The framework includes multiple loop closure strategies, a volumetric reconstruction pipeline, and support for depth prediction models. It also offers a comprehensive set of tools for experimenting with and evaluating visual odometry and SLAM modules. Designed for both beginners and experienced researchers, pySLAM emphasizes rapid prototyping, extensibility, and reproducibility across diverse datasets. Its modular architecture facilitates the integration of custom components and encourages research that bridges traditional and deep learning-based approaches. Community contributions are welcome, fostering collaborative development and innovation in the field of Visual SLAM. This document presents the pySLAM framework, outlining its main components, features, and usage.
• Abstract（参考訳）: pySLAMは、モノクロ、ステレオ、RGB-Dカメラ入力をサポートするVisual SLAM用のオープンソースのPythonフレームワークである。 フレキシブルでモジュラーなインターフェースを提供し、古典的および学習ベースのローカル機能を統合している。 このフレームワークには、複数のループ閉鎖戦略、ボリューム再構築パイプライン、深さ予測モデルのサポートが含まれている。 また、ビジュアル・オドメトリとSLAMモジュールの実験と評価のための包括的なツールセットも提供する。 初心者と経験者の両方のために設計されたpySLAMは、さまざまなデータセット間での高速なプロトタイピング、拡張性、再現性を強調している。 そのモジュラーアーキテクチャは、カスタムコンポーネントの統合を促進し、従来のディープラーニングベースのアプローチを橋渡しする研究を促進する。 コミュニティからのコントリビューションは歓迎され、Visual SLAMの分野での共同開発とイノベーションを促進する。 このドキュメントはpySLAMフレームワークを示し、主要なコンポーネント、機能、使用方法を概説している。

関連論文リスト

• VSLAM-LAB: A Comprehensive Framework for Visual SLAM Methods and Datasets [64.57742015099531]
  VSLAM-LABは、VSLAMシステムの開発、評価、デプロイを効率化する統合フレームワークである。 VSLAMアルゴリズムのシームレスなコンパイルと構成、データセットの自動ダウンロードと前処理、標準化された実験設計、実行、評価を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-06T12:02:19Z)
• Monocular visual simultaneous localization and mapping: (r)evolution from geometry to deep learning-based pipelines [5.277598111323804]
  本稿では、幾何学ベースのSLAMと学習ベースのSLAMの2つの主要なフレームワークに基づいて、視覚的SLAMアルゴリズムの現状を調査する。 視覚的SLAM調査における2つの重要な課題に対処し、視覚的SLAMパイプラインを一貫した分類を提供し、(2)異なるデプロイメント条件下での性能を堅牢に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-04T19:20:17Z)
• Self-Organizing Edge Computing Distribution Framework for Visual SLAM [0.6749750044497732]
  本稿では,デバイスネットワーク上で完全に分散されたSLAM実行を自己組織化できる新しいエッジ支援SLAMフレームワークを提案する。 アーキテクチャは3つのレイヤで構成されており、デバイスに依存しず、ネットワーク障害に対して回復力があり、コアSLAMシステムに最小限の侵入力を持つように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-15T07:24:15Z)
• Large Action Models: From Inception to Implementation [51.81485642442344]
  大規模アクションモデル(LAM)は動的環境内でのアクション生成と実行のために設計されている。 LAMは、AIを受動的言語理解からアクティブなタスク完了に変換する可能性を秘めている。 創発から展開まで,LAMを体系的に開発するための総合的なフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-13T11:19:56Z)
• XRDSLAM: A Flexible and Modular Framework for Deep Learning based SLAM [5.092026311165656]
  XRDSLAMは、モジュール型コード設計とマルチプロセス実行機構を採用した柔軟なSLAMフレームワークである。 このフレームワークでは,NeRFや3DGSベースのSLAM,さらにはオドメトリや再構成アルゴリズムなど,最先端のSLAMアルゴリズムをさまざまなタイプに統合する。 我々は、SLAM技術の広範な研究開発を促進することを目的として、すべてのコード、構成、データをオープンソースコミュニティにコントリビュートします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T07:25:39Z)
• OpenR: An Open Source Framework for Advanced Reasoning with Large Language Models [61.14336781917986]
  大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるためのオープンソースのフレームワークであるOpenRを紹介する。 OpenRは、データ取得、強化学習トレーニング、非自己回帰デコーディングを凝集性ソフトウェアプラットフォームに統合する。 私たちの研究は、OpenAIのo1モデルのコア技術と強化学習を探求する、オープンソースのフレームワークを初めて提供するものです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T23:42:16Z)
• MALPOLON: A Framework for Deep Species Distribution Modeling [3.1457219084519004]
  MALPOLONは深部種分布モデル(deep-SDM)の訓練と推測を容易にすることを目的としている Pythonで書かれ、PyTorchライブラリ上に構築されている。 このフレームワークはGitHubとPyPiでオープンソース化されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T17:45:10Z)
• pyvene: A Library for Understanding and Improving PyTorch Models via Interventions [79.72930339711478]
  $textbfpyvene$は、さまざまなPyTorchモジュールに対するカスタマイズ可能な介入をサポートするオープンソースライブラリである。 私たちは、$textbfpyvene$が、ニューラルモデルへの介入を実行し、他のモデルとインターバルされたモデルを共有するための統一されたフレームワークを提供する方法を示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T16:46:54Z)
• CP-SLAM: Collaborative Neural Point-based SLAM System [54.916578456416204]
  本稿では,RGB-D画像シーケンスを用いた協調型暗黙的ニューラルローカライゼーションとマッピング(SLAM)システムを提案する。 これらすべてのモジュールを統一的なフレームワークで実現するために,ニューラルポイントに基づく新しい3次元シーン表現を提案する。 協調的な暗黙的SLAMに対して,一貫性と協調性を改善するために,分散分散型学習戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T09:17:15Z)
• RWT-SLAM: Robust Visual SLAM for Highly Weak-textured Environments [1.1024591739346294]
  本稿では,この問題を解決するためにRWT-SLAMという新しいビジュアルSLAMシステムを提案する。 低テクスチャ環境下で高密度な点マッチングを生成できるLoFTRネットワークを改良し,特徴記述子を生成する。 結果のRWT-SLAMは、TUMやOpenLORISなど、さまざまな公開データセットでテストされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T19:24:03Z)
• Content-aware Warping for View Synthesis [110.54435867693203]
  本稿では,比較的大きな近傍の画素の重みを,軽量ニューラルネットワークによる文脈情報から適応的に学習するコンテンツ認識ワープを提案する。 この学習可能なワープモジュールに基づいて、2つのソースビューから新しいビューを合成するエンド・ツー・エンドの学習ベースのフレームワークを提案する。 広いベースラインと非構造的多視点データセットを有する構造的光フィールドデータセットの実験結果から,提案手法は,定量的かつ視覚的に,最先端の手法を著しく上回ることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-22T11:35:05Z)
• NICE-SLAM: Neural Implicit Scalable Encoding for SLAM [112.6093688226293]
  NICE-SLAMは階層的なシーン表現を導入することでマルチレベルローカル情報を組み込んだ高密度SLAMシステムである。 最近の暗黙的SLAMシステムと比較して、私たちのアプローチはよりスケーラブルで効率的で堅牢です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-22T18:45:44Z)
• DIETERpy: a Python framework for The Dispatch and Investment Evaluation Tool with Endogenous Renewables [62.997667081978825]
  DIETERはオープンソースの電力セクターモデルであり、可変再生可能エネルギー源の非常に高いシェアで将来の設定を分析するように設計されている。 システム全体のコストを最小化し、様々な世代の固定および可変コスト、柔軟性、セクター結合オプションを含む。 我々は、GAMS(General Algebraic Modeling System)で記述された既存のモデルバージョンの上に構築されたDIETERpyを紹介し、それをPythonフレームワークで強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-02T09:27:33Z)
• Redesigning SLAM for Arbitrary Multi-Camera Systems [51.81798192085111]
  SLAMシステムにより多くのカメラを追加することで、堅牢性と精度が向上するが、視覚的なフロントエンドの設計は大幅に複雑になる。 本研究では,任意のマルチカメラ装置で動作する適応SLAMシステムを提案する。 これらの修正を応用した最先端の視覚慣性計測装置を試作し, 改良したパイプラインが広い範囲のカメラ装置に適応可能であることを示す実験結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-04T11:44:42Z)
• OpenVSLAM: A Versatile Visual SLAM Framework [13.268738551141107]
  ユーザビリティの高いビジュアルSLAMフレームワークであるOpenVSLAMを紹介する。 このソフトウェアは簡単に使用および拡張できるように設計されている。 研究・開発にいくつかの有用な機能と機能を備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-10-02T18:00:01Z)

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。