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CityLoc
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新的PARC-Loc框架提高了文本到点云定位的准确性
研究人员开发了PARC-Loc，一个用于文本到点云定位的新框架，通过解决布局不一致的别名和边界证据不完整等问题来提高准确性。该系统使用部分分配和关系一致性（PARC）来联合建模对象兼容性和空间关系。这种方法在粗略阶段增强了子图选择，并在精细阶段通过相邻子图的相关实例扩展了上下文。在KITTI360Pose和CityLoc数据集上的实验表明，PARC-Loc在KITTI360Pose上将5米内的Top-1定位召回率提高了34%，显著提高了性能。
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CityLoc 方法为基于文本的 3D 场景定位生成姿态分布
研究人员开发了 CityLoc，一种用于在大规模 3D 场景中定位文本描述的新颖方法。该方法通过生成以文本为条件的相机姿态分布来解决此类任务中的固有歧义，从而能够对广泛定义的概念进行更鲁棒的推理。该系统利用了基于扩散的架构，并与 CLIP 集成以实现文本-姿态关联，并通过 3D 高斯泼溅进行视觉推理以纠正错位的样本，进一步增强了其性能。在五个大规模数据集上的实验表明，CityLoc 的性能优于标准的分布估计方法。