引言
在MASt3R提供的a two-view 3D reconstruction and matching prior基础上，作者通过引入有效的pointmap matching, camera tracking and local fusion, graph construction and loop closure, 以及second-order global optimisation，提出了MASt3R-SLAM，一个实时的单目稠密SLAM系统（可以实现15FPS的定位及稠密三维重建）。 同时，MASt3R原本就不依赖于camera的model，那么就可以实现reconstructing scenes with generic, time-varying camera models（也就是demo中zoom in zoom out的情况下的稳定三维重建）.当然要达到在多个benchmark上的SOTA performance，还是需要“已知的标定参数”。
之前博客已经将DUSt3R以及MASt3R进行了介绍以及测试。 本博文对MASt3R-SLAM进行深入的学习~
@article{murai2024mast3r,
title={MASt3R-SLAM: Real-Time Dense SLAM with 3D Reconstruction Priors},
author={Murai, Riku and Dexheimer, Eric and Davison, Andrew J},
journal={arXiv preprint arXiv:2412.12392},
year={2024}
}
本博客为本人学习记录用~