Abstrakt. Vi presenterar ett system för nyckelframe-baserad tät kameraspårning och djupkarta uppskattning som är helt lärt. För spårning, uppskattar vi små pose ökningar mellan den aktuella kamerabilden och en syntetisk synvinkel. Detta förenklar inlärningsproblemet betydligt och lindrar datasetets fördomar för kamerarörelser. Vidare visar vi att ett stort antal posehypoteser leder till mer exakta förutsägelser. För kartläggning samlar vi in information i en kostnadsvolym som är centrerad på den aktuella djupberäkningen. Kartläggningsnätverket kombinerar sedan kostnadsvolymen och nyckelramens bild för att uppdatera djupförutsägelsen och därmed effektivt utnyttja djupmätningar och bildbaserade priors. Vår strategi ger toppmoderna resultat med få bilder och är robust med avseende på bullriga kameraposer. Vi visar att prestandan hos vår 6 DOF-spårning konkurrerar med RGB-D-spårningsalgoritmer. Vi jämför gynnsamt mot starka klassiska och djupt lärande drivna täta djup algoritmer.
Gemensam nyckel-ram baserad tät kamera spårning och djup karta uppskattning presenterades av REF.
DeepTAM: Deep Tracking and Mapping
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}