Основні поняття
BEV2PR framework enhances VPR performance by leveraging structural cues from BEV images.
Статистика
LiDAR를 통합한 방법은 비용 증가와 데이터 정렬 문제에 직면한다.
BEV2PR은 단일 카메라를 기반으로 시각적 단서와 공간 인식을 결합한 복합 설명자를 생성한다.
실험에서 제안된 프레임워크는 Recall@1에서 2.47%의 절대 향상과 어려운 세트에서 18.06%의 이득을 보여준다.
Цитати
"BEV2PR framework enables consistent performance improvements over several popular camera-based VPR aggregation modules."
"The experiments on our collected VPR-NuScenes dataset demonstrate an absolute gain of 2.47% on Recall@1 for the strong Conv-AP baseline."