联手打造新框架！北大&港大提出“slæmər”，仅单目实现高精度稠密场景重建

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导读： 在计算机视觉与机器人感知领域，利用单目摄像头实现高精度三维环境感知与重建一直是富有挑战性的研究课题。 传统方案通常依赖对相机位姿的反复优化与繁琐的后处理，不仅耗时冗长，而且在动态或复杂场景中稳定性与精度难以兼得。 随着深度学习技术的成熟，人们愈发重视如何借助前馈神经网络从纯RGB数据中直接提取精确的三维信息，从而摆脱传统SLAM算法的掣肘。 ©️【深蓝AI】编译 论文题目：SLAM3R: Real-Time Dense Scene Reconstruction from Monocular RGB Videos 论文作者：Yuzheng Liu, Siyan Dong, Shuzhe Wang, Yingda Yin, Yanchao Yang, Qingnan Fan, Baoquan Chen 论文地址：https://arxiv.org/abs/2412.0940 SLAM3R（作者在文中专门注明发音为slæmər~）的设计正是立足于此前沿思考。它通过端到端的结构将局部三维点云重建与全局配准无缝融合，以递进式的方式逐步构建全局一致 ………………………………