Med tanke på de senaste framstegen i djupförutsägelse från Convolutional Neural Networks (CNNs), undersöker detta papper hur förutsagda djupkartor från ett djupt neuralt nätverk kan användas för exakt och tät monocular rekonstruktion. Vi föreslår en metod där CNN-predikterade täta djupkartor naturligt blandas tillsammans med djupmätningar som erhålls från direkt monokulära SLAM. Vårt fusionsprogram privilegierar djupförutsägelse på bildplatser där monokulära SLAM-metoder tenderar att misslyckas, t.ex. längs lågtexturerade regioner och vice versa. Vi demonstrerar användningen av djupförutsägelse för att uppskatta den absoluta omfattningen av återuppbyggnaden och därmed övervinna en av de stora begränsningarna av monokulära SLAM. Slutligen föreslår vi en ram för effektiv säkring av semantiska etiketter, som erhålls från en enda ram, med tät SLAM, vilket ger semantiskt sammanhängande scenrekonstruktion från en enda synvinkel. Utvärderingsresultat på två referensdatauppsättningar visar att vår strategi är robust och exakt.
CNN-SLAM REF använde djupprognoser från de djupa nätverken för att bestämma den absoluta skalan av scener rekonstruerade från den konventionella monokulära visuella SLAM.
CNN-SLAM: Real-Time Dense Monocular SLAM with Learned Depth Prediction
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}