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#10
summarized by : shoji sonoyama
どんな論文か？
ニューラル場を使ったRGB-D SLAMを提案した論文．
先行研究であるiMAPの弱点である，マップの粗さと広いマップに対応できないという欠点をhierachical grid-based neural encodingという手法を提案して改善した．
新規性
hierachical grid-based neural encodingの提案．これは複数のニューラル場に対して異なる粒度の特徴量グリッドを用いることで，適切な粒度での表現能力，視野内に限った特徴量の最適化，計算の効率化を実現した．
結果
Deep系の先行研究と比較して良好な精度，計算コストを達成した．ただし，カメラ姿勢の推定精度はまだORB-SLAM等の非Deep手法が優勢となっている．
その他（なぜ通ったか？等）
iMAPに続くNeRF+SLAMの論文．iMAPでは使用されていなかったBundle Adjustmentが最適化の一部に採用されていて興味深い．コード：https://pengsongyou.github.io/nice-slam
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