arXiv · cs.AI· Shengkai Ma, Zhenyu Hou, Weihua Cao·· 1 天前
PARC-Loc：通过部分分配与关系一致性实现文本到点云定位
PARC-Loc: Text-to-Point-Cloud Localization with Partial Assignment and Relational Consistency
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作者：Shengkai Ma, Zhenyu Hou, Weihua Cao
首次提交：2026-10-07 17:46
研究任务与主要进展
研究者提出PARC-Loc文本到点云定位框架，通过部分分配与关系一致性建模物体兼容性和成对空间关系，选择布局一致的子图并利用相邻子图补充上下文。基于论文摘要，该方法在KITTI360Pose和CityLoc实验中优于传统粗到细基线；在KITTI360Pose上，5米Top-1定位召回率从0.50提升至0.67，相对最强基线提高34%。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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