TANDEM：ディープマルチビューステレオを使用したリアルタイムでの追跡と高密度マッピング
TANDEM: Tracking and Dense Mapping in Real-time using Deep Multi-view Stereo この論文では、TANDEMにリアルタイムの単眼追跡と高密度マッピングフレームワークを紹介します。ポーズ推定では、TANDEMはキーフレームのスライディングウィンドウに基づいて測光バンドル調整を実行します。堅牢性を高めるために、高密度の深度予測から段階的に構築されたグローバルモデルからレンダリングされた深度マップを使用して、高密度の直接画像位置合わせを実行する新しい追跡フロントエンドを提案します。密な深度マップを予測するために、キーフレーム間の異なるステレオベースラインのバランスをとるために適応ビュー集約を使用して3Dコストボリュームを階層的に構築することにより、アクティブなキーフレームウィンドウ全体を利用するカスケードビュー集約MVSNe
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https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2406.11019v1
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.13471v1
SimpleMapping: ディープ マルチビュー ステレオを使用したリアルタイムの視覚慣性高密度マッピング
SimpleMapping: ディープ マルチビュー ステレオを使用したリアルタイムの視覚慣性高密度マッピング
CodeVIO：学習された最適化可能な高密度深度を備えた視覚慣性オドメトリ
FSNet: 自動運転の本格的な深度予測のための自己監視型 MonoDepth の再設計
DualRefine: 反復的なエピポーラ サンプリングと平衡に向けた改良による自己管理型の深度とポーズの推定
スケールを意識した直接単眼オドメトリ
より良い一般化に向けて：PoseNetなしの深度とポーズの共同学習
移動 SLAM: 非リジッド シーンでの完全に教師なしの深層学習
CodeVIO：学習された最適化可能な高密度深度を備えた視覚慣性オドメトリ