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ClusVPR：基于聚类加权 Transformer 的高效视觉地点识别
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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
StructVPR是一种新型训练体系结构，旨在增强RGB全局特征中的结构知识，提高特征稳定性。它使用分割图像作为CNN网络中结构知识输入的源，并应用知识蒸馏来避免在线分割和测试中的Seg-branch推理。在几项基准测试中，StructVPR表现出令人印象深刻的全局检索能力，并且计算成本低。
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关键要点
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StructVPR是一种新的训练体系结构，旨在增强RGB全局特征中的结构知识。
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该体系结构提高了在不断变化的环境下的特征稳定性。
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StructVPR使用分割图像作为CNN网络中结构知识输入的明确源。
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应用知识蒸馏以避免在线分割和测试中的Seg-branch推理。
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在几项基准测试中，StructVPR表现出令人印象深刻的全局检索能力。
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即使在附加重新排名的情况下，StructVPR仍保持低的计算成本。
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