克服己身，叫身服我
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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 slam
NeRF 视觉SLAM
NeRF based SLAM学习笔记（2）：NeRF与iMap NeRF based SLAM学习笔记（2）：NeRF与iMap
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 slam
NeRF 视觉SLAM
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 slam
NeRF 视觉SLAM
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
视觉SLAM
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 slam
经验分享
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 slam
视觉SLAM
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 slam
视觉SLAM
论文阅读《DENSE RGB SLAM WITH NEURAL IMPLICIT MAPS》 论文阅读《DENSE RGB SLAM WITH NEURAL IMPLICIT MAPS》
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 slam
隐式表示 视觉SLAM
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 slam
视觉SLAM
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 slam
隐式表示 视觉SLAM
论文阅读《iMAP：Implicit Mapping and Positioning in Real-Time 》 论文阅读《iMAP：Implicit Mapping and Positioning in Real-Time 》
论文阅读《iMAP: Implicit Mapping and Positioning in Real-Time 》Abstract我们首次展示了多层感知器 (MLP) 可以作为手持 RGB-D 相机的实时 SLAM 系统中唯一的场景表示。
2022-08-31 slam
隐式表示 视觉SLAM
论文阅读《NICE-SLAM：Neural Implicit Scalable Encoding for SLAM》 论文阅读《NICE-SLAM：Neural Implicit Scalable Encoding for SLAM》
论文阅读《NICE-SLAM: Neural Implicit Scalable Encoding for SLAM》 摘要神经隐式表征最近在各个领域都显示出了令人鼓舞的结果，包括在同步定位和建图(SLAM)方面的良好进展。然而，现有的方法
2022-08-30 slam
隐式表示 视觉SLAM
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