Тёмный

[CVPR 2023] OrienterNet: Visual Localization in 2D Public Maps with Neural Matching 

Paul-Edouard Sarlin
Подписаться 788
Просмотров 6 тыс.
50% 1

Опубликовано:

 

31 окт 2024

Поделиться:

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист
Посмотреть позже
Комментарии : 7   
@Reeves-k2k
@Reeves-k2k Год назад
Cool!
@gujiaqi5849
@gujiaqi5849 Год назад
Thanks for your excellent video! I want to ask taht if I don't know the intrinsic data of image , Can I localize using this method?
@pesarlin
@pesarlin Год назад
There are works that can predict the intrinsics of an image using a deep network, for example: jinlinyi.github.io/PerspectiveFields/ This is what we use in our demo: skydes-orienternet.hf.space/
@simsonyee
@simsonyee Год назад
How do you get the ground truth for Aria data?
@pesarlin
@pesarlin Год назад
We combine multi-session SLAM poses with GPS and OrienterNet predictions. See section B.3 of the paper for more details: arxiv.org/pdf/2304.02009.pdf
@simsonyee
@simsonyee Год назад
@@pesarlin Thanks! Great work!
@yeon6761
@yeon6761 Год назад
His voice is similary to the Richard Ayoade from Sitcom IT Cloud!
Далее
На кого пойти учиться?
00:55
Просмотров 230 тыс.
CVPR 2023 - Top Papers & Highlights (My first time!)
11:59
CVPR23 E2EAD | Phil Duan, Invited Talk
37:04
Просмотров 15 тыс.
You don't understand AI until you watch this
37:22
Просмотров 766 тыс.
How to train simple AIs to balance a double pendulum
24:59