SJTU上交国赛 VEXU R16 5-1 SJTU1 vs CQU2

6G显存生成AI视频!张吕敏大神新作frame pack本地部署及使用方法【干货】

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DeepSeek R1使用自由！真正满血版来了

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学会偷懒也是一种生产力，不要为轻松的日子感到羞愧

经常被问到为什么我能同时做这么多事情？这期视频和大家分享一下我的AI偷懒干货！轻轻松松达到事半功倍的效果～

[T-RO2025]可泛化的语义场景图配准网络

Arxiv: https://arxiv.org/abs/2504.14440 GitHub: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SG-Reg Publication: Accepted by IEEE Transactions on Robotics (T-RO) 简介：本文利用了神经网络来配准语义场景图，可应用于multi-agent slam和 multi-session slam。传统的语义slam基于手动设计的显式描述子，来关联语义路标，在真实试验这会面临大量的corner cases。因此，我们提出通过深度学习来关联语义路标并估算位姿。然而，已有的场景图网络依赖于真值的语义标注，难以泛化到真实场景中。为了克服以上挑战，我们设计网络来编码场景图的多模态信息：语义标签，空间拓扑关系，以及分层的3d几何表征。不同于已有场景图网络，我们利用了大模型标注语义数据，摆脱对真值语义标志的依赖，采用自监督的方式训练网络。在数据关联中，我们利用分层的隐式表征，由粗到细的搜索数据关联。实现更高陪准成功率的同时，我们的gpu资源消耗明显低于对照组。试验中，我们将网络部署到真实的多机slam任务中，实现了高成功率和低通信带宽的多机配准。最后，我们也指出我们方法中的瓶颈：无法处理更大尺度的建筑场景，前端语义建图可能存在较大噪声。后续仍然有许多可提升空间，欢迎大家探讨。

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特别喜欢小克的分析，小克吸取教训，要史诗级加强了！！！ 第12局AI狼人杀游戏，赛后采访

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