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3d point importance scores
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CVPR
异构 GNN 长期视觉地图稀疏化
本文介绍了一种使用图神经网络模型建模三维稠密地图为异构图并预测三维点重要性得分的方法,以选取具有未来重定位价值和稀疏地图覆盖的点。该方法在自适应环境中提取出稳定和广泛可见的地图点,并在定位性能方面优于基线模型。
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2 years ago
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