基于多模态物体实例重识别的全球定位方法

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了物体实例重识别领域的空白，提出了一种新颖的双路径物体实例重识别变换器架构，将RGB和深度信息相结合。研究表明，该方法在不同场景下的重识别和定位准确性上均有显著提升，为自动化探索和长期感知任务提供了有力支持。

本研究提出了一种新颖的双路径物体实例重识别变换器架构，结合了RGB和深度信息。研究结果显示，该方法在不同场景下的重识别和定位准确性显著提升。

RGB 双路径物体实例重识别变换器架构 定位准确性 深度信息 重识别
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