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本文介绍了一种创新的单目视觉里程计方法CodedVO,通过自定义光学将度量深度信息物理编码到图像中,克服了尺度歧义问题,并在已知尺度下实现了最新性能。在多样的室内环境中进行评估,展示了其稳健性和适应性。在ICL-NUIM室内里程计数据集的评估中,获得了0.08m的平均轨迹误差。

编码视觉里程计

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-25T00:00:00Z
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