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ECCV'24 oral | DVLO,首个基于深度聚类的多模态融合,双向结构对齐的融合网络新SOTA
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该论文提出了一种具有双向结构对齐的新型局部到全局融合网络,用于视觉激光雷达里程计。基于聚类的局部融合模块旨在提供细粒度的多模态特征交换。此外,还设计了自适应全局融合以实现全局信息交互。综合实验表明,该团队的DVLO在准确性和效率方面都达到了最先进的性能。该团队的融合模块还可以作为一种相当通用的融合策略,可以很好地推广到多模态场景流估计任务。该团队将在更多多模态任务上进行泛化实验,留待将来研究。 标题:DVLO: Deep Visual-LiDAR Odometry with Local-to-Global Feature Fusion and Bi-Directional Structure Alignment 链接:https://arxiv.org/html/2403.18274v3
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