NIS-SLAM：3D 一致场景理解的神经隐式语义 RGB-D SLAM

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

利用预训练的 2D 分割网络学习一致的语义表示，结合高频多分辨率基于四面体的特征和低频位置编码作为隐式场景表示的 NIS-SLAM 系统，在各种数据集上显示出与其他现有的神经密集隐式 RGB-D SLAM 方法相比更好或更具竞争力的性能，同时适用于增强现实应用。

本文介绍了一种利用RGB-D图像序列进行协作式SLAM系统的方法，包括前端和后端模块，使用神经元的三维场景表示方法和分布式至集中式学习策略来提高一致性和合作性。实验证明该方法在相机跟踪和地图生成方面表现优越。

RGB-D图像序列 分布式至集中式学习策略 协作式SLAM系统 相机跟踪 神经元的三维场景表示方法
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