Magic Leap公布卷積神經網路SLAM定位技術

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兩個深層卷積神經網路（CNNs）提供的追蹤系統。

（映維網 2017年7月27日）估值達數十億美元的神秘初創公司Magic Leap至今都沒有向世界展示過任何設備，但在最近由Magic Leap研究人員發表的題為《Toward Geometric Deep SLAM》的論文中，我們睹見了一種創新的機器視覺技術，其旨在幫助創建一款強大的獨立AR頭顯。

論文的作者是Magic Leap研究人員Daniel DeTone、Tomasz Malisiewicz和Andrew Rabinovich，其描述了由兩個深層卷積神經網路（CNNs）提供的追蹤系統，一種用於圖像處理的人造「大腦」。這兩個深層卷積網路被稱為「MagicPoint」和「MagicWarp」，而研究人員稱兩者可實現一個「快速，精簡，輕鬆地在單個CPU上運行30+ FPS」的系統。

根據論文，MagicPoint對單個圖像進行操作，並創建對追蹤十分重要的2D點，而這部分描點將服務於即時定位與地圖構建（SLAM）視覺演算法。在把他們的網路與經典的點檢測器進行比較時，Magic Leap團隊發現「圖像雜訊上存在顯著的性能差距」。

由於計算移動物體形狀並不是一件容易的事情（可能是物體或觀察者移動），所以MagicWarp的作用就是在建模周圍世界的同時，使用包含由MagicPoint生成的2D點的圖像來預測運動。MagicWarp SLAM演算法與傳統方式不同，因為它僅使用點的位置，而不是更複雜的「Local Point Descriptors（本地點描述子）」（這是用於描述包含編碼的唯一標識信息的計算機視覺術語）。

在通過物理和合成數據進行測試後，Magic Leap表示兩個卷積神經網路能夠實時運行。論文作者總結說：「我們認為，大規模部署由深度學習驅動的SLAM系統的日子並不遙遠。」

如果你認為自己的大腦吃得消，請點擊閱讀完整的論文https://arxiv.org/pdf/1707.07410.pdf

雖然我們並不清楚Magic Leap是否已經準備好一款可以公開展示的光場顯示頭顯原型，或者是其執行總監羅尼·阿伯維茨所描述的「小巧，便攜，強大而且很酷」的產品，但經過3年以上的等待之後，映維網渴望了解關於Magic Leap的任何信息。當然，這不包括任何後期製作，不符合事實的營銷活動。

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