告别GPU依赖的SLAM? 在CPU上实现动态场景下超速跟踪定位的NGD-SLAM！

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以下文章来源于深蓝AI 点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 点击预约直播，开播自动提醒，不错过~ 前言 🪐 本项工作的作者为来自曼彻斯特大学的Yuhao Zhang（章 昱昊）同学，【深蓝AI】对这篇优秀paper进行了编译首发，相关demo可移步bilibili章同学的账号@-不会修电脑-查看。 论文标题： NGD-SLAM: Towards Real-Time SLAM for Dynamic Environments without GPU 论文作者： Yuhao Zhang 项目地址： https://github.com/yuhaozhang7/NGD-SLAM 导读： 本研究提出了一种无需GPU的新型视觉SLAM系统——NGD-SLAM，专为动态环境设计，实现了在CPU上的实时性能。通过创新的掩码预测机制，系统允许深度学习识别动态对象与相机跟踪并行运行，显著提升了效率。结合双阶段跟踪策略，NGD-SLAM在保持高定位精度的同时，达到了56fps的跟踪速率。实验结果证明了该系统在动态 ………………………………