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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于自然语言描述和多模式视觉数据的大规模动态场景的3D视觉定位任务的方法，并提出了两个新的数据集STRefer和LifeRefer。该方法实现了最先进的性能，对于野外3D视觉定位的研究具有重要意义，并有着提升自动驾驶和服务机器人发展的巨大潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于自然语言描述和多模式视觉数据的3D视觉定位方法。
- 该方法利用图像的外观特征、点云中的位置和几何特征以及动态特征匹配语言中的语义特征。
- 提出了两个新的数据集STRefer和LifeRefer，具有重要的研究意义。
- 该方法在两个数据集上实现了最先进的性能。
- 研究对提升自动驾驶和服务机器人发展具有巨大潜力。
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