Dense Point Cloud Mapping by Leveraging Neural-Based Monocular Depth Estimation
Notice bibliographique
Résumé
Accurate and efficient 3D mapping is essential for applications such as robotics, autonomous navigation, and augmented reality. Traditional mapping methods often rely on expensive depth sensors or sparse monocular Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) techniques, both of which face limitations in certain environments. This paper proposes a novel pipeline that integrates neural network-based monocular depth estimation (MDE) into an RGB-D SLAM framework, enabling dense 3D mapping using only RGB images. The pipeline utilizes a neural network to infer depth maps from monocular RGB input, followed by a filtering module to ensure depth consistency based on visual odometry. The resulting dense depth maps are used alongside RGB data to generate detailed point clouds. Experimental evaluations conducted in indoor environments demonstrate that the proposed approach significantly enhances the volumetric density and geometric fidelity of 3D point cloud maps compared to traditional RGB-D SLAM systems having near real-time inference rate. The method also addresses key challenges such as sparsity and limited sensor range, while being modular and easy to adapt for other models and subsystems, laying the foundations for robust and cost-effective mapping solutions. Future work will explore extending the framework to outdoor environments and improving real-time performance as well robustness to out-of-distribution scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».