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#146
summarized by : shoji sonoyama
どんな論文か？
NeRFを使ったSLAMを提案した論文．リアルタイムにNeRFモデルを学習し，~20キーフレーム毎にモデルパラメータをフリーズ&コピーする．これによりコンパクトに空間情報を保持し，また学習は重点的サンプリングによって高速化されている．
新規性
SLAMにNeRFを組み込んだフレームワークの提案．
結果
Replica datasetを用いた実験にて，TSDFよりも欠損が少なく精度が良いマップが復元できることを示した．ただし，TUM datasetでも既存手法と比較し，既存手法よりもやや精度が落ちることも示されている．
その他（なぜ通ったか？等）
プロジェクトページ：https://edgarsucar.github.io/iMAP/
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