“`html
Deep Patch Visual (DPV) SLAM: Новый метод искусственного интеллекта AI для монокулярного визуального SLAM на одном GPU
Визуальное одновременное локализация и построение карт (SLAM) – критическая технология в робототехнике и компьютерном зрении, позволяющая оценивать состояние в реальном времени для различных приложений. Однако существующие решения требуют высокопроизводительных GPU с большим объемом памяти, что ограничивает их практическое использование в реальном времени.
Решение
Исследователи из Принстонского университета предложили DPV-SLAM, расширение системы оценки перемещения DPVO, которая преодолевает ограничения существующих глубоких подходов SLAM. DPV-SLAM демонстрирует выдающуюся производительность на различных наборах данных, обеспечивая улучшения в точности, скорости и надежности по сравнению с существующими методами.
DPV-SLAM вводит два эффективных механизма для коррекции дрейфа: близкостное замыкание петель и классическое замыкание петель. Результаты показывают впечатляющую производительность DPV-SLAM на различных наборах данных, превосходя традиционные подходы. Он работает сравнимо с другими глубокими системами SLAM, но выполняет задачи в 2,5 раза быстрее, используя лишь четверть памяти на EuRoC-MAV. Кроме того, он достигает в 4 раза меньшей ошибки с минимальным снижением скорости и увеличением памяти по сравнению с базовой системой DPVO.
Значение
DPV-SLAM предлагает эффективное решение для монокулярного визуального SLAM, обеспечивая высокую производительность и эффективность на различных наборах данных. Это ценное средство для области компьютерного зрения, обладающее потенциалом для применения в различных сферах деятельности.
Однако ограничением DPV-SLAM является квадратичное масштабирование глобального слоя коррекции петель, но это управляется путем ограничения диапазона до 1000 кадров.
Подробнее ознакомьтесь с статьей и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.
Не забудьте следить за нашими новостями в Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наш рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Arcee AI выпустил DistillKit: открытый и простой в использовании инструмент для моделирования для создания эффективных малых языковых моделей высокой производительности.
Попробуйте AI Sales Bot здесь. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
