,并单独处理它,以应用静态SLAM....近年来,基于深度学习的图像分割和目标检测方法得到了快速发展,在效率和精度上都有了很大提高.许多研究者试图通过语义标注或对象检测预处理来处理动态环境,以去除潜在的动态对象.这些方法在处理特定动态对象的特定场景中显示了非常有效的结果...,并获得投影的2D场景流,然后将其应用于动态分割.经过几次迭代,静态背景实现重建....,在7次迭代之后就可以获得更好的2D场景流结果,如(d).
?...下图是TUM fr3_walking xyz序列的比较实验.比较了JF、SF、PF和提出的FF方法的动态分割性能.蓝色部分在JF和SF是静态的.红色部分在PF和FF中是静态的.第一行是输入的RGB帧,其他行是每种方法的动态