本文介绍了一种基于神经隐式表示的3D场景分割方法，利用多视图图像特征和语义地图，通过软投票机制提升语义分割精度。同时，研究提出了在线框架以解决室内场景的V-SLAM问题，展示了在跟踪和地图绘制中的有效性。此外，利用多模态数据和深度学习模型进行密集三维重建，提高了自动驾驶中的标注准确性。

这是高翔博士整理的VSLAM基础知识导图，感兴趣的同学可以看看。