Paketet av geometri och utseende i datorseende har visat sig vara en lovande lösning för robotar över en mängd olika applikationer. Stereokameror och RGB-D-sensorer används i stor utsträckning för snabb 3D-rekonstruktion och banspårning på ett tätt sätt. De saknar dock flexibilitet för sömlösa växlingar mellan olika skalade miljöer, d.v.s. inomhus- och utomhusscener. Dessutom är det fortfarande svårt att få semantisk information i en 3D-kartläggning. Vi tar itu med denna utmaning genom att kombinera den toppmoderna djupinlärningsmetoden och semi-dense Simultanous Localisation and Mapping (SLAM) baserat på videoflöde från en monokulär kamera. I vårt förhållningssätt överförs 2D semantisk information till 3D-kartläggning via korrespondens mellan bindvävsnyckelramar med rumslig överensstämmelse. Det finns inget behov av att erhålla en semantisk segmentering för varje ram i en sekvens, så att det kan uppnå en rimlig beräkningstid. Vi utvärderar vår metod på dataset inomhus/utomhus och leder till en förbättring av 2D-semantisk märkning jämfört med baslinjeprognoser för en ram.
I REF löstes det semantiska 3D-kartläggningsproblemet genom att man kombinerade djupinlärning och semidense SLAM baserat på en monokulär kamera.
Semi-Dense 3D Semantic Mapping from Monocular SLAM
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}