Matteo Poggi
University of Bologna
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
深度推定SLAMステレオ/NeRFシーンフローステレオビジョン
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- Marigold V2: 単眼深度推定のための拡散トランスフォーマーの再考深度推定2026/9/8
拡散トランスフォーマーを活用した単眼深度推定手法を改良し、高精度でシャープな深度マップを生成できるようにした。
- 屋外都市環境のためのステレオ3DガウシアンスプラッティングSLAMSLAM2025/7/1
RGBステレオ画像のみを用い、事前学習済みの深度推定ネットワークで3Dガウシアンの最適化を導くことで、屋外大規模環境での高精度なトラッキングとマッピングを実現する初のバイノキュラー3DGS-SLAMシステムを提案した。
- NeRFと3DガウシアンスプラッティングがSLAMをどう変えるか：サーベイSLAM2024/2/1
NeRFや3Dガウシアンスプラッティングを用いた最新のSLAM研究を、背景・発展経緯・強み・限界まで初めて包括的にまとめたサーベイ論文。
- GO-SLAM: 一貫性のある3D即時再構成のための大域最適化SLAM2023/9/1
ニューラル暗黙表現を用いた高密度SLAMにおいて、ループ閉じ込みとオンラインバンドル調整によりカメラ姿勢と3D再構成をリアルタイムで大域最適化するフレームワークを提案。
- NeRF教師あり深層ステレオステレオ/NeRF2023/3/1
単眼カメラの画像列からNeRFでステレオ学習データを生成し、遮蔽補償と深度マップを代理ラベルに使って教師なしで高精度なステレオネットワークを訓練する手法を提案。
- 単一タスク知識の蒸留によるエンドツーエンドシーンフローの学習シーンフロー2019/11/1
ステレオとオプティカルフローの専門ネットワークから知識を蒸留し、軽量な単一ネットワークでシーンフローをエンドツーエンドに推定する手法DWARFを提案。組み込みGPUでも動作する高速性を実現。
- リアルタイム意味的ステレオマッチングステレオビジョン2019/10/1
セマンティックセグメンテーションとステレオ深度推定を粗から細へのマルチステージ構成で統合し、組み込み機器でも高速に動作する軽量なリアルタイム意味的ステレオマッチング手法を提案した。
- CPU上でリアルタイムに動く軽量な教師なし単眼深度推定深度推定2018/6/1
単一画像から特徴ピラミッドを用いて教師なし学習で深度を推定する軽量ネットワークを提案し、Raspberry Pi 3などのCPU上で実時間に近い性能を実現した。
