浙江大学新作：利用BEV表示减少单目视觉里程计中的尺度漂移

文章预览

🫱点这里加入16个细分方向交流群（🔥推荐）🫲 导读： 本篇提出了一种利用鸟瞰图（ BEV ）表示来解决尺度漂移问题的新型单目视觉里程 计（MVO）框架。该框架在广泛使用的NCLT、Oxford和KITTI数据集上进行大量实验，以验证所提出方法的有效性。结果表明，本文方法在所有数据集上均获得了优越的性能。 ©️【深蓝AI】编译 论⽂题目：BEV-ODOM: Reducing Scale Drift in Monocular Visual Odometry with BEV Representation 论文作者：Yufei Wei, Sha Lu, Fuzhang Han, Rong Xiong, Yue Wang 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2411.10195 单目视觉里程计（ MVO ）在自主导航和机器人中至关重要，它提供了一种成本有效且灵活的运动跟踪解决方案，但是单目设置中固有的尺度模糊往往会导致误差随时间累积。本文提出了 BEV-ODOM ，这是一种利用鸟瞰图（ BEV ）表示来解决尺度漂移的新型 MVO 框架。与现有 ………………………………