神奇的Magic Leap，这家估值数十亿美元的神秘增强现实初创公司，仍然没有展示给世界的头戴式显示器，但最近一篇由Magic Leap研究人员发表的题为《迈向几何深度SLAM》的论文，让我们一窥这项新颖的机器视觉技术，该技术旨在使该公司更加接近创建强大的独立增强现实头盔的目标。

这篇论文由Magic Leap的研究人员Daniel DeTone、Tomasz Malisiewicz和Andrew Rabinovich撰写，描述了一种由两个深度卷积神经网络（CNN，一种用于图像处理的人工”大脑”）驱动的跟踪系统。这两个CNN称为MagicPoint和MagicWarp，研究人员声称这两个CNN可以实现一个”快速而高效的系统，在单个CPU上轻松运行30+帧/秒”。

论文中这样描述MagicPoint的工作原理：MagicPoint在单个图像上运行，并创建对于跟踪目的关键的2D点，这些点将被输入到同时定位与建图（SLAM）视觉算法中。团队将他们的网络与经典的点检测器进行了比较，发现在图像噪声存在的情况下，”性能有显著差距”。

因为计算物体在移动时的形状并不容易——可能是物体本身或观察者在移动，MagicWarp的工作是使用包含MagicPoint生成的2D点的一对图像，以基本上预测模拟其周围世界的运动。MagicWarp SLAM算法与传统方法不同，它只使用点的位置，而不使用更复杂的”局部点描述符”。”局部点描述符”是计算机视觉术语中一个描述包含编码的独特识别信息的东西。

论文称，在使用物理和合成数据进行测试时，这两个卷积神经网络能够实时运行。作者们得出结论：”我们相信，以深度学习为动力的SLAM系统的大规模部署的日子已经不远了”。

如果你的大脑还没转个圈，点击这里查看完整论文。

因此，虽然我们还不清楚Magic Leap何时会公开展示其装载光场显示技术的头戴式显示器原型，或者CEO Rony Abovitz引诱我们期待的”小巧、便携、强大且非常酷”，但我们会在等待了三年多之后接受任何可得到的消息，除了他们那些”过于酷、事实之前的”营销活动。