MIRAGE:视觉几何锚定LiDAR-IMU度量融合
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MIRAGE:视觉几何锚定LiDAR-IMU度量融合
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AI 综述
Xinzhe Wang 等作者提出 MIRAGE 方法,将前馈视觉几何锚定到 LiDAR-IMU 的度量运动,并按对应支撑与跨模态一致性调节在线位姿修正,从而同时实现度量位姿估计与高保真高斯重建。 在 Oxford Spires、M2DGR 和 INS 数据集上,MIRAGE 的度量轨迹估计优于计算昂贵的 COLMAP。团队还搭建多模态采集平台,为新的纯视觉长时程室内重建基准建立 6-DoF 参考轨迹,并系统评测了近期单目大规模重建方法。
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最新进展10月12日 12:00
MIRAGE:将前馈视觉几何锚定到 LiDAR-IMU 的度量推理与可靠性感知高斯估计报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.CVMIRAGE:将前馈视觉几何锚定到 LiDAR-IMU 的度量推理与可靠性感知高斯估计
MIRAGE 将前馈视觉几何锚定到 LiDAR-IMU 度量运动,并按对应支撑与跨模态一致性调节在线位姿修正,同时实现精确度量位姿估计与高保真高斯重建。在 Oxford Spires、M2DGR 和 INS 上,MIRAGE 的度量轨迹估计优于计算昂贵的 COLMAP。团队还搭建多模态采集平台,为新的纯视觉长时程室内重建基准建立 6-DoF 参考轨迹,并系统评测了近期单目大规模重建方法。
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