DTAM är ett system för realtid kameraspårning och rekonstruktion som inte bygger på funktionsextraktion men tät, varje pixel metoder. Som en enda handhållen RGB-kamera flyger över en statisk scen, uppskattar vi detaljerade texturerade djupkartor vid utvalda nyckelramar för att producera ett ytplåster med miljontals hörn. Vi använder de hundratals bilder som finns i en videoström för att förbättra kvaliteten på en enkel fotometrisk dataterm och minimera en global rumsligt reglerad energifunktion i en ny icke-konvex optimeringsram. Mellanleds, spårar vi kamerans 6DOF rörelse exakt genom att rama hela bildriktningen mot hela den täta modellen. Våra algoritmer är mycket parallelliserbara i hela och DTAM uppnår realtid prestanda med hjälp av nuvarande råvaru GPU hårdvara. Vi visar att en tät modell tillåter överlägsen spårning prestanda under snabb rörelse jämfört med en toppmodern metod med hjälp av funktioner; och visar också den extra nyttan av den täta modellen för realtid sceninteraktion i en fysik-förstärkt förstärkt verklighet tillämpning.
Med DTAM REF infördes en ny direktmetod som beräknar en tät djupkarta för varje nyckelram genom minimering av en global, rumsligt reglerad energifunktion.
DTAM: Dense tracking and mapping in real-time
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}