CodeSLAM — Learning a Compact, Optimisable Representation for Dense Visual SLAM
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INFO
Author
Michael Bloesch, Jan Czarnowski, Ronald Clark, Stefan Leutenegger, Andrew J. Davison
Affiliation
Conference or Year
CVPR2018
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Abstract
既存手法
計算量少ない -> geometry情報が疎
geometry情報が密 -> 計算量が多い
という、トレードオフの関係にあった．
CodeSLAM
depthと強度画像を組み合わせることで、コンパクトかつ密なdepth geometryを導き出した．
Proposed Method
Depthのreconstruction
DepthをAEに入れただけだとこのようにぼやけた画像になってしまう．
強度画像をU-Netに、DepthをVAEに入れる．
Skip Connection(?)を使って、Depth情報に強度画像の情報を追加する．
Evaluation
ほぼGTと同じようなDepthを再構成することに成功．
Contribution
Discussion, Future Work
Comment
Date
2020/11/04