PARC-Loc提升文本到点云定位召回率

Shengkai Ma、Zhenyu Hou、Weihua Cao 等发布 PARC-Loc 文本到点云定位框架，在 KITTI360Pose 上将 5 米内 Top-1 定位召回率从 0.50 提升至 0.67，相对最强基线提升 34%，并在 CityLoc 上同样优于传统由粗到细基线。 该框架采用由粗到细结构，核心是用部分分配与关系一致性（PARC）联合建模提示物体兼容性和成对空间关系：粗阶段在神经相似度之外补充关系约束，选出布局一致的子图；细阶段用相邻子图扩展上下文完成定位。 上述结果出自论文自报，尚未见独立复现或第三方验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。