이 논문은 SLAIM이라는 강력한 밀집 신경 RGB-D SLAM 시스템을 제안한다. SLAIM은 기존 NeRF-SLAM 시스템의 추적 성능 문제를 해결하기 위해 가우시안 피라미드 필터를 도입하여 조밀-조밀 추적 및 매핑을 수행한다. 또한 NeRF 시스템이 제한된 입력 뷰에서 올바른 기하학에 수렴하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하기 위해 새로운 KL 정규화기를 제안한다. 이를 통해 SLAIM은 상태 기술 및 3D 재구성 정확도 측면에서 최첨단 성능을 달성한다.
구체적으로 SLAIM은 다음과 같은 핵심 구성 요소를 포함한다:
실험 결과, SLAIM은 다양한 데이터셋에서 최첨단 추적 및 3D 재구성 성능을 보여주었다. 특히 기존 NeRF-SLAM 시스템 대비 추적 정확도가 크게 향상되었음을 확인할 수 있다.
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by Vincent Cart... о arxiv.org 04-18-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.11419.pdfГлибші Запити