具有自适应特征网格的 NICE-SLAM
计算机视觉与模式识别
2023-06-13 v2 图形学
摘要
NICE-SLAM 是一种稠密视觉 SLAM 系统，结合了神经隐式表示与基于分层网格的场景表示之优势。然而，其分层网格特征被密集存储，导致将该框架应用于大场景时出现内存爆炸问题。在我们的项目中，我们提出了稀疏 NICE-SLAM，一种将 Voxel Hashing 思想融入 NICE-SLAM 框架的稀疏 SLAM 系统。不同于在整个空间初始化特征网格，我们自适应地添加并优化近表面的体素特征。实验表明，与 NICE-SLAM 算法相比，我们的方法占用内存大幅减少，并在相同数据集上取得可媲美的重建质量。我们的实现见 https://github.com/zhangganlin/NICE-SLAM-with-Adaptive-Feature-Grids。
引用
@article{arxiv.2306.02395,
title = {NICE-SLAM with Adaptive Feature Grids},
author = {Ganlin Zhang and Deheng Zhang and Feichi Lu and Anqi Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.02395},
year = {2023}
}
备注
This is a course project, not suitable for a preprint platform