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CSCPR: 跨源上下文室内 RGB-D 地点识别
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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
我们提出了一种新的端到端算法（PoCo）用于室内 RGB-D 场所识别任务。该算法通过学习从噪声点云中提取全局描述符，并将颜色和几何模态集成到点特征中，以增强全局描述符表示。在公共数据集上的评估结果显示，PoCo在性能和效率方面优于已发表的最佳结果CGis，并证明了其在识别实际实验室环境中位置的有效性。
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关键要点
- 提出了一种新的端到端算法（PoCo）用于室内 RGB-D 场所识别任务。
- 算法旨在识别给定查询帧在参考数据库中的最可能匹配。
- 新网络架构通过端到端学习直接从噪声点云中提取全局描述符。
- 将颜色和几何模态集成到点特征中以增强全局描述符表示。
- 在公共数据集 ScanNet-PR 和 ARKit 上进行评估。
- 结果显示 PoCo 在性能和效率方面优于已发表的最佳结果 CGis。
- 证明了 PoCo 在识别实际实验室环境中的位置方面的有效性。
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