浙大、华为最新NeRF SLAM工作！又快又准的NGEL-SLAM！

点击上方“计算机视觉life”，选择“星标”快速获得最新干货作者：大森林 本文转载自:3D视觉工坊论文名：NGEL-SLAM: Neural Implicit Representation-based Global Consistent Low-Latency SLAM System1. 笔者总结神经隐式表示已经成为提供密集几何信息的同时定位与地图构建（SLAM）的一种有前途的解决方案。然而，现有的这方面的方法在全局一致性和低延迟方面存在不足。本文提出了NGEL-SLAM来解决上述挑战。为了保证全局一致性，我们的系统利用了一个传统的基于特征的定位模块，其中包含了闭环检测。此外，我们通过使用多个神经隐式场来表示场景，维护了一个全局一致的地图，从而能够快速地调整闭环。而且，我们的系统通过使用基于八叉树的隐式表示，实现了快速的收敛。快速响应闭环和快速收敛的结合，使得我们的系统成为一个真正的低延迟的系统，实现了全 ………………………………