NeRF系列公开课05 | 神经隐式SLAM方法

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主讲人：朱紫涵，浙江大学竺可桢学院本科，将于2022年9月前往苏黎世联邦理工学院攻读博士学位。研究兴趣为神经隐式表达和可微渲染。已发表两篇SIGGRAPH论文，一篇一作CVPR论文。 
分享简介：
此次公开课分享将介绍两种神经隐式SLAM方法：iMAP与NICE-SLAM。iMAP展示了多层感知器 (MLP) 可以作为 RGB-D SLAM 系统中的场景表示。网络在没有先验数据的情况下进行实时训练，构建了一个稠密的、特定于某一场景的隐式 3D 几何和颜色模型。NICE-SLAM主要创新点是通过引入分层场景表示来融合多级局部信息，经过几何先验预训练优化后，NICE-SLAM的分层场景表示可以用来对大型室内场景进行高细节重建。