Magic Leap研究者透露“Deep SLAM”追踪算法

Magic Leap可以说是AR行业最神秘的初创公司了,从2011年成立至今,获得了谷歌、阿里巴巴等在内的科技巨头超过20亿美金的融资,却没有成型产品推出。这次,Magic Leap研究人员Daniel DeTone、Tomasz Malisiewicz和Andrew Rabinovich发表了一篇论文,从中可以管窥Magic Leap的技术进展以及可能的产品方向。

这篇论文名为《Toward Geometric Deep SLAM》,描述了一种全新的追踪系统,该系统是两个卷积神经网络(CNNs)驱动的点追踪系统,这两个卷积神经网络分别是“MagicPoint”和“MagicWarp”。深层卷积神经网络是一个比较复杂的技术概念,可以理解为一种用于图像处理的人造“大脑”。

论文全文较长,从论文最后作者的总结可以看出,Magic Leap的目标是实现大规模部署由深度学习驱动的SLAM系统。换言之,传统的SLAM系统需要成本比较高昂的外置摄像头和高级的图形渲染渠道,而这项技术采用的两个神经网络只需要用简单的人工数据进行训练,可以减少对外置摄像头和高级的图形渲染渠道的依赖,降低成本。

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