CELL：置信度加权的事件相机LiDAR地图定位
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CELL：置信度加权的事件相机LiDAR地图定位
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报道摘要
研究者提出 CELL，一种在 LiDAR 地图中定位事件相机的方法，通过可微概率 PnP 端到端学习逐对应置信度，避免用逐对应误差学习置信度带来的深度依赖偏差。在 M3ED 和 DSEC 数据集上，该系统在多数评测序列上优于 LEAR 基线，中位平移误差最多降低 26.9%，中位旋转误差最多降低 15.8%。
摘自 arXiv cs.CV
最新进展10月9日 12:00
CELL：面向 LiDAR 地图的事件相机定位置信度加权方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv cs.CVCELL：面向 LiDAR 地图的事件相机定位置信度加权方法
研究者提出 CELL，一种在 LiDAR 地图中定位事件相机的方法，通过可微概率 PnP 端到端学习逐对应置信度，避免用逐对应误差学习置信度带来的深度依赖偏差。在 M3ED 和 DSEC 数据集上，该系统在多数评测序列上优于 LEAR 基线，中位平移误差最多降低 26.9%，中位旋转误差最多降低 15.8%。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。