Representationen av geometri i 3D-perceptionssystem i realtid fortsätter att vara en kritisk forskningsfråga. Täta kartor fångar fullständig ytform och kan utökas med semantiska etiketter, men deras höga dimensionalitet gör dem beräkning dyrt att lagra och bearbeta, och olämpliga för rigorösa probabilistiska slutsatser. Sparse funktionsbaserade representationer undviker dessa problem, men fångar endast partiell sceninformation och är främst användbara endast för lokalisering. Vi presenterar en ny kompakt men tät representation av scengeometri som är beroende av intensitetsdata från en enda bild och genereras från en kod som består av ett litet antal parametrar. Vi inspireras av arbete både på inlärt djup från bilder, och auto-kodare. Vår strategi är lämplig att använda i en nyckelframe-baserad monocular tät SLAM-system: Medan varje nyckelframe med en kod kan producera en djupkarta, kan koden optimeras effektivt tillsammans med pose variabler och tillsammans med koderna för överlappande nyckelramar för att uppnå global konsekvens. Konditionera djupkartan på bilden gör att koden endast representerar aspekter av den lokala geometrin som inte direkt kan förutsägas från bilden. Vi förklarar hur vi lär oss vår kodrepresentation och visar dess fördelaktiga egenskaper i monokulära SLAM.
REF föreslog att man skulle lära sig en tät representation med hjälp av en automatisk kodare.
CodeSLAM - Learning a Compact, Optimisable Representation for Dense Visual SLAM
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}