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posted @ 2026-01-18 21:12
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AerialMegaDepth:学习空中-地面重建和视图合成 https://github.com/kvuong2711/aerial-megadepth 阅读全文
posted @ 2026-01-18 21:05
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特别地,航空数据集AerialMD [45]和BlendedMVS [49]的包含,使我们提出的模型对大旋转和空对地视点变化显著更加鲁棒。小基线数据集的包含,如FlyingThings3D [26],使RoMa v2在预测精细细节方面显著更好。我们在图7中定性地比较了RoMa v2与RoMa在Fly 阅读全文
posted @ 2026-01-18 21:01
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https://mp.weixin.qq.com/s/6gVsTTZ7OT_VT5VcGsiDLA 阅读全文
posted @ 2026-01-18 20:52
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主要贡献 全面总结了基于视觉的无人机定位与导航技术,包括图像检索和图像匹配两大类定位方法,以及障碍物检测与规避、路径规划两类导航方法,揭示了现有技术的优势和局限。 特别关注了近年来基于深度学习的最新技术进展,如图像检索中的深度学习方法、图像匹配中的深度学习特征匹配方法等,并对这些方法在不同场景中的定 阅读全文
posted @ 2026-01-18 20:45
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https://mp.weixin.qq.com/s/5dFbWpGX8BeJwNt_MGIv-A 在视觉导航任务中,智能体(机器人)如何有效地存储和利用空间记忆是核心难题。传统的地图表征,如占据栅格图(Occupancy Map)仅包含障碍物信息,缺乏丰富的视觉细节;而语义地图虽然提供了物体类别, 阅读全文
posted @ 2026-01-18 20:24
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posted @ 2026-01-18 20:19
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https://mp.weixin.qq.com/s/TH24qu1fDlMkRSr4e8z7zw 《导航定位与授时》2025年第3期封面文章由北京自动化控制设备研究所尚克军研究员等完成。视觉导航对于飞行器的自主性和智能化发展具有重要意义。随着各类技术特别是人工智能技术的飞速发展,飞行器视觉导航进入 阅读全文
posted @ 2026-01-18 20:14
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