实时 RGB-D SLAM 中的隐式神经表示和几何渲染基准测试
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。建立了第一个开放共享的基准框架来评估常用的 INRs 和几何渲染函数在建图和定位中的性能,通过大量的实验研究,得出了密集特征网格优于其他 INRs(如三平面和哈希网格)的结论,并提出了一种混合编码策略来兼顾准确性和完整性,以满足 RGB-D SLAM 系统对鲁棒性和计算效率的要求。
该研究建立了一个开放共享的基准框架,评估了常用的INRs和几何渲染函数在建图和定位中的性能。通过实验研究发现,密集特征网格优于其他INRs,并提出了混合编码策略以满足RGB-D SLAM系统的要求。