论文《DynaSLAM: Tracking, Mapping and Inpainting in Dynamic Scenes》阅读记录

总览 算法的方块流程图。黑色实线和虚线分别是rgb图像和深度图像pipeline，红色表示稀疏图的数据流向。 来自双目、或者单目的图像，经过Mask R-CNN获得像素级的语义分割。深度图像则使用另一种基于多视图几何的方法实现更精确的运动分割，为此，我们需要一种低成本的跟踪算法。获得相机位姿跟踪后，我们修补动态对象所遮挡的背景。 使用R-CNN分割RGB图像 使用Mark R-CNN获得像素级别语

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