克服己身,叫身服我
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内容: 系统架构:NICE-SLAM是如何运行的 网络模型:网络是如何具体实现的 渲染:网络输出是怎么渲染得到图像和深度图的 代码:NICE-SLAM.py、decoder.py、Renderer.py、common.py NeRF b
2023-08-16
NeRF based SLAM学习笔记(4):Nice-SLAM(2) NeRF based SLAM学习笔记(4):Nice-SLAM(2)
NeRF based SLAM学习笔记(4):Nice-SLAM(2)分享我在参加计算机视觉life的NeRF SLAM学习小组时做的ppt。 学习小组相关的资料已经开源,如下: NeRF-Based-SLAM-Incredible-In
2023-08-10
NeRF based SLAM学习笔记(3):Nice-SLAM(1) NeRF based SLAM学习笔记(3):Nice-SLAM(1)
NeRF based SLAM学习笔记(3):Nice-SLAM(1)Contributions 提出了NICE-SLAM,一个密集的RGB-D SLAM系统,具有实时性、可扩展性、预测性和对各种具有挑战性的场景的鲁棒性。 NICE-SLA
2023-08-02
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NeRF based SLAM学习笔记(2):NeRF与iMapNeRF相关工作与基础知识 ==volume rendering== voxel grids PDF(NeRF里面提到的PDF) ==normalized device
2023-07-30
NeRF based SLAM学习笔记(1):相关工作整理 NeRF based SLAM学习笔记(1):相关工作整理
NeRF based SLAM学习笔记(1):相关工作整理NeRF 论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.08934 项目主页:https://www.matthewtancik.com/nerf 开源代码:ht
2023-07-26
SEAMLESS MAP MERGING in ORBSLAM-Atlas SEAMLESS MAP MERGING in ORBSLAM-Atlas
SEAMLESS MAP MERGING in ORBSLAM-Atlas为了检测地图的合并,我们使用ORBSLAM的place recognition阶段。它对由共视图连接的三个关键帧进行重复的位置识别,以减少错误检测的风险。 下面介绍S
2023-05-27
SLAM论文从零到一 SLAM论文从零到一
SLAM论文从零到一 对2023年3月26日微信公众号《计算机视觉life》直播的一个总结 主讲人的经历: 主讲人情况: 博⼀开始入门,经历了⼀年多发了第⼀篇论文(顶会); 实验室没有足够的积淀,缺乏指导;目前发表了RAL、ICRA等。
2023-03-26
几种关键帧选择方案 几种关键帧选择方案
几种关键帧选择方案ORB-SLAM插入关键帧的条件即是必须满足条件1以及满足2.1-2.3中任意一个条件。 必须满足的条件: 1. 内点数必须超过设定的最小阈值,并且重叠度不能太大; 原因:保证关键帧跟踪的质量,同时,避免引入过多的信息冗余
2023-03-25
视觉里程计总结 视觉里程计总结
视觉里程计总结任务目标《视觉SLAM十四讲》里面介绍到视觉里程计的任务是: 估算相邻图像间相机的运动 估计局部地图 基本方法视觉里程计常用的方法是特征点法、光流法、直接法。 笔者认为这几种方法最根本的区别在误差函数上,所以这里不再从最最
2023-03-24
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论文阅读《DENSE RGB SLAM WITH NEURAL IMPLICIT MAPS》本论文提出了一种具有神经隐式映射表示的稠密RGB SLAM。该方案不需要深度输入,并且不需要任何预训练模型。为了实现这一目标,本文引入了一个分层的特
2023-03-19
论文阅读《ORB-SLAM2:an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras》 论文阅读《ORB-SLAM2:an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras》
论文阅读《ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras》本文提出了ORB-SLAM2,它是基于单目、双目或RGB-D相机的一个完整
2023-03-07
论文阅读《Feature-Realistic Neural Fusion for Real-Time, Open Set Scene Understanding》 论文阅读《Feature-Realistic Neural Fusion for Real-Time, Open Set Scene Understanding》
Feature-Realistic Neural Fusion for Real-Time, Open Set Scene Understanding回顾iMAP 这篇工作很大部分都基于iMAP,去年暑假我翻译了这篇论文 使用隐式神经场
2023-03-06
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