研究人员开发了ESAM++，一种在边缘设备上进行实时3D场景感知的有效方法。这种新方法通过引入轻量级的3D稀疏特征金字塔网络，解决了ESAM等先前方法的计算需求。ESAM++在保持具有竞争力的准确性的同时，显著减少了推理时间和模型大小，使其适用于没有GPU加速的资源受限环境。 AI
影响 在计算能力有限的设备上实现实时3D感知，扩展了在机器人和AR/VR中的应用。
排序理由 该集群描述了一篇详细介绍一种新颖的3D感知方法的最新研究论文。
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Online 3D scene perception in real time is essential for robotics, AR/VR, and autonomous systems, particularly in edge computing scenarios where computational resources are limited and privacy is crucial. Recent state-of-the-art methods like EmbodiedSAM (ESAM) demonstrate the pro…
arXiv:2605.29505v1 Announce Type: new Abstract: Online 3D scene perception in real time is essential for robotics, AR/VR, and autonomous systems, particularly in edge computing scenarios where computational resources are limited and privacy is crucial. Recent state-of-the-art met…