AIGC动态欢迎阅读
原标题:ECCV 2024 oral | 首次基于深度聚类的多模态融合,上交、伯克利提出双向结构对齐的融合网络新SOTA!
关键字:特征,图像,局部,全局,激光
文章来源:机器之心
内容字数:0字
内容摘要:
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文的主要作者来自上海交通大学智能机器人与机器视觉(IRMV)实验室。本文第一作者是实验室硕士生刘久铭,主要研究方向为点云配准,雷达里程计,多模态融合,nerf/3DGS 渲染,3D生成等。曾在CVPR,ICCV,ECCV,AAAI等会议发表论文多篇。
本文通讯作者及指导教师为王贺升教授,教授团队近年来在计算机视觉与机器人权威期刊(TPAMI,TRO)与国际顶级学术会议(CVPR,ICCV,ECCV,AAAI,ICRA,IROS)上发表多篇机器人移动定位导航相关论文,与国内外知名高校,科研机构展开广泛合作。
视觉 / 激光雷达里程计是计算机视觉和机器人学领域中的一项基本任务,用于估计两幅连续图像或点云之间的相对位姿变换。它被广泛应用于自动驾驶、SLAM、控制导
原文链接:ECCV 2024 oral | 首次基于深度聚类的多模态融合,上交、伯克利提出双向结构对齐的融合网络新SOTA!
联系作者
文章来源:机器之心
作者微信:
作者简介:
© 版权声明
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。
相关文章
暂无评论...