ECCV 2024 | 首次基于深度聚类的多模态融合

主要观点总结

本文介绍了多模态里程计在计算机视觉和机器人领域的应用及其重要性。文章重点关注一种新型局部到全局融合网络（DVLO），它能有效解决以往多模态里程计中的局部到全局信息错位问题，并在多个数据集上实现了优秀的性能。文章还详细介绍了DVLO网络的设计原理、工作流程及实验验证。

关键观点总结

关键观点1: 多模态里程计的重要性及应用领域

多模态里程计是计算机视觉和机器人学领域中的基本任务，用于估计两幅连续图像或点云之间的相对位姿变换。它被广泛应用于自动驾驶、SLAM、控制导航等领域。

关键观点2: DVLO网络的设计原理与特点

DVLO网络采用局部到全局的融合策略，既能促进全局信息的交互，又能保留局部的细粒度信息。通过设计双向结构对齐，最大限度地提高模态间的互补性。它提出了一种纯粹基于聚类的融合模块，以获得细粒度的局部融合特征。

关键观点3: DVLO网络的工作流程

DVLO网络的流程包括图像和点云的特征提取、局部融合、全局融合、位姿迭代估计等步骤。其中，局部融合器模块和全局融合模块是核心部分，实现了图像和点云的细粒度对应关系。

关键观点4: DVLO网络的实验验证

文章通过大量的实验验证了DVLO网络的性能。在KITTI里程计数据集上的实验表明，DVLO网络的方法在大多数序列上都优于最近的所有深度激光雷达、视觉和视觉激光雷达融合里程计方法。此外，DVLO的融合策略还能很好地应用于其他多模态任务，如场景流估计。

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仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除 转载于：机器之心 视觉 / 激光雷达里程计是计算机视觉和机器人学领域中的一项基本任务，用于估计两幅连续图像或点云之间的相对位姿变换。它被广泛应用于自动驾驶、SLAM、控制导航等领域。最近，多模态里程计越来越受到关注，因为它可以利用不同模态的互补信息，并对非对称传感器退化具有很强的鲁棒性。 以往基于学习的方法大多采用图 1 a) 所示的特征级融合策略，无法捕捉细粒度像素到点的对应关系。最近，一些网络设计了点到图像的投影和局部特征聚合，如图 1 b) 所示，但其性能仍然受到稀疏激光雷达点和密集相机像素之间内在数据结构错位的限制。 为了解决这些问题，来自上海交通大学、加州伯克利大学 的研究团队 提出了一种具有双向结构对齐功能的新型局部到全局融合网络 (D ………………………………