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Vincenzo Polizzi

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RESEARCH · CL_14099 · Apr 30 · 22:14

REALM框架对齐RGB和事件相机数据以实现跨模态感知

研究人员开发了REALM，一个新颖的跨模态框架，旨在将RGB和事件相机数据对齐到一个共享的潜在流形中。该方法将事件表示投影到预训练的RGB基础模型的潜在空间中，并利用低秩自适应（LoRA）来弥合模态差距。REALM能够将图像训练的解码器零样本应用于事件流，用于深度估计和语义分割等任务，并在宽基线特征匹配中取得了最先进的成果。