本文提出了一种统一基准评估框架，用于评估动态点去除技术，涵盖多种先进方法和新颖度量。研究包括基于立体输入的稠密建图算法、边界信息处理、新的环境表示内存模块和在线背景消除方法，旨在提高动态环境下的鲁棒性和准确性。实验结果表明，该方法在性能上优于现有技术。

该文提出了一种将轻量级深度完成网络集成到稀疏 SLAM 系统中的新方法，使得即使在移动手机上也可以在线进行稠密建图，具有广泛的 AR/VR 应用价值。通过对多尺度深度表示进行优化，最终的深度是通过线性组合权重进行优化，并将该方法集成到两个代表性 SLAM 系统中，实验证明了该方法在单目稠密建图方面的优越性。