NeRF-SLAM

学习笔记之——3D Gaussian Splatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研

之前博客介绍了NeRF-SLAM，其中对于3DGaussianSplatting没有太深入介绍。本博文对3DGaussianSplatting相关的一些工作做调研。

gwpscut·2024-01-10 02:53

实验笔记之——Gaussian Splatting

之前博客对NeRF-SLAM进行了调研学习笔记之——NeRFSLAM（基于神经辐射场的SLAM）-CSDN博客文章浏览阅读868次，点赞22次，收藏21次。

gwpscut·2024-01-06 01:47

学习笔记之——NeRF SLAM（基于神经辐射场的SLAM）

目前NeRF-SLAM主要有以下两个方向：SLAM为NeRF训练提供位姿，然后建立稠密细腻的三维场

gwpscut·2024-01-03 20:15

实验笔记之——基于windows复现Instant-NGP

之前博客对NeRF-SLAM进行了调研，本博文先复现一下Intant-NGP。学习笔记之——NeRFSLAM（基于神经辐射场的SLAM）-CSDN博客文章浏览阅读851次，点赞22次，收藏21次。

gwpscut·2024-01-03 18:04

nerf-slam

nerf神经辐射场传统渲染：三维模型+材质+光照--》RGB图片三维重建：RGB图片--》三维模型Nerf-slam的简述输入/训练集为一些图片，每个图片都已知相机视角（相对于图片中的某个物体），通过神经网络预测其他视角下的该物体的图片也就是通过上述训练将该物体的模型隐式的表示在了神经网络模型中

wenningshine·2023-12-25 18:40

NeRF-SLAM部署运行（3060Ti）

记录在部署运行期间遇到的一些问题，分享给大家~一、环境RTX3060Ti、8G显存（其实是不够用，只能简单跑跑demo）、Ubuntu18.04二、部署1.下载代码gitclonehttps://github.com/jrpowers/NeRF-SLAM.git--recurse-submodulesgitsubmoduleupdate--init--recursivecdthirdparty/i

zllz0907·2023-11-01 21:38

NeRF-SLAM: Real-Time Dense Monocular SLAM with Neural Radiance Fields 论文阅读

论文信息题目：NeRF-SLAM:Real-TimeDenseMonocularSLAMwithNeuralRadianceFields作者：AntoniRosinol,JohnJ.Leonard，LucaCarlone

玛卡巴卡_qin·2023-08-04 11:01

NeRF-SLAM代码记录

前言没运行成功，尤其是编译gtsam部分，每一步都有错，又是讨厌c++第一天。这一行编译到92%就会报错python/CMakeFiles/gtsam_py.dir/build.make:250:recipefortarget'python/CMakeFiles/gtsam_py.dir/linear.cpp.o'failedmake[2

weixin_47343723·2023-06-12 05:44

论文解读：Towards Open World NeRF-Based SLAM，迈向开放世界的NeRF-SLAM

论文：https://arxiv.org/pdf/2301.03102.pdf摘要：神经辐射场（NeuralRadianceFields，NeRF）在同时定位与地图构建（SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM）任务中提供了灵活性和鲁棒性的地图表示。本文扩展了最新的NeRF-basedSLAM算法NICE-SLAM，该算法能够生成高质量的NeRF地图。然而，根

LeapMay·2023-06-10 22:36

[论文阅读-NeRF+SLAM]NeRF-SLAM：使用神经辐射场表征的实时稠密单目SLAM系统

NeRF-SLAMNeRF-SLAM:Real-TimeDenseMonocularSLAMwithNeuralRadianceFields第一个结合稠密单目SLAM和层次化体素神经辐射场（hierarchicalvolumetricneuralradiancefields）的3D场景重建算法，能实时地用图像序列实现准确的辐射场构建，并且不需要位姿或深度输入。核心思想是，使用一个稠密单目SLAMp

一杯半开水·2023-01-11 12:40

Nerf-SLAM浅总结

Nerf：NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis是一个MLP网络，模型的输入是x，y，z，和两个维度的角度信息，输出是rgb颜色信息和密度信息。用神经辐射场来表示三维的信息。然后由三维的信息可以转换成为被任意姿态观测的二维图像，这个过程称为渲染，渲染的方式与经典的volumerendering方式类似，通过对射线进

马克西姆0·2022-12-13 20:41

NeRF-SLAM 学习笔记

NeRF-SLAM:Real-TimeDenseMonocularSLAMwithNeuralRadianceFields主页：https://deepai.org/publication/nerf-slam-real-time-dense-monocular-slam-with-neural-radiance-fields

ACxz·2022-12-01 04:16

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