2D3D-MATR: 图像与点云之间基于 2D-3D 匹配变换器的无检测配准
本文介绍了一种无需检测的图像和点云配准方法,通过学习全局上下文约束和跨模态相关性,使用transformer实现多尺度金字塔和图像块焦点学习,解决了尺度不确定性问题,提高了配准率和稳定度。
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
本文介绍了一种无需检测的图像和点云配准方法,通过学习全局上下文约束和跨模态相关性,使用transformer实现多尺度金字塔和图像块焦点学习,解决了尺度不确定性问题,提高了配准率和稳定度。