TransLocNet：コントラスト学習を用いた空-地車両位置特定のための新しいクロスモーダルアプローチ

このArXiv論文は、空中-地上車両のローカライゼーションのために、クロスモーダル注意とコントラスト学習を活用するTransLocNetを紹介しています。この研究は、自律航法とマッピングアプリケーションにおける精度と堅牢性の向上に貢献する可能性があります。

• •空中と地上の両方のデータを使用した車両位置特定のための新しいアプローチを提示しています。
• •情報を効果的に融合するために、クロスモーダル注意メカニズムを採用しています。
• •位置特定の精度を向上させるために、コントラスト学習を利用しています。