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论文地址： http://arxiv.org/pdf/1908.08918v2.pdf
代码： 无
来源： 萨拉戈萨大学
论文名称：DefSLAM Tracking and Mapping of Deforming Scenes from Monocular Sequences
原文作者：J. Lamarca
内容提要
单目SLAM算法在观察刚性场景时表现良好，然而，当观察到的场景发生变形时，例如在医疗内窥镜应用中，它们就会失效。我们提出了DefSLAM，这是第一个能够在变形场景中实时操作的单目SLAM。我们的方法将模板形状(SfT)和非刚性结构运动(NRSfM)技术交织在一起，以处理SLAM的典型探索性序列。变形跟踪线程以帧速率恢复相机的姿态和观察到的地图的变形，通过SfT处理一个模板来模拟场景静止形状。变形映射线程与跟踪并行运行，以关键帧速率更新模板，通过等距NRSfM处理一批全视角关键帧。无论是在实验室的实验中，还是在医疗内窥镜序列中，DefSLAM处理变形场景的近距离序列，相对于移动的摄像机，都能生成精确的3D场景模型。
主要框架及实验结果
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