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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。

CSCPR: 跨源上下文室内 RGB-D 地点识别

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-24T00:00:00Z
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