PiLocNet：基于物理知识的三维定位神经网络与旋转点扩散函数
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对三维定位问题，提出了PiLocNet，这是一种融合物理知识的神经网络，相比于以往的定位方法，该网络结合了模型优化与神经网络的优势，运用数据拟合损失项提升物理合理性，并结合变分方法的正则化项提高抗噪声能力。研究表明，PiLocNet在单峰旋转点扩散函数的应用下表现出优越性，未来可广泛应用于其他相关成像问题。
我们通过轻量级神经网络学习三维点和线特征表示，在姿态准确性上取得领先。使用转换器块将线特征转化为点描述符，并结合自注意力和交叉注意力优化特征。实验表明，我们的方法在室内和室外场景中均超越Hloc和Limap。
