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    神经隐式SLAM方法

    主讲人：朱紫涵 | 苏黎世联邦理工博士

    • 开课时间

      2022.07.10 19:00

    • 课程时长

      76分钟

    • 学习人数

      3939人次学习

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    神经隐式SLAM方法

    在本次分享中，将介绍两种神经隐式SLAM方法：iMAP与NICE-SLAM。iMAP展示了多层感知器 (MLP) 可以作为 RGB-D SLAM 系统中的场景表示。网络在没有先验数据的情况下进行实时训练，构建了一个稠密的、特定于某一场景的隐式 3D 几何和颜色模型。NICE-SLAM主要创新点是通过引入分层场景表示来融合多级局部信息，经过几何先验预训练优化后，NICE-SLAM的分层场景表示可以用来对大型室内场景进行高细节重建。

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