CVPR 2022 | 多外星人协同主动建图算法

匹配的关联矩阵（Affinity Matrix）。基于关联矩阵，我们适用线性分摊层（Linear Assignment Layer）来进行可微匈牙利方法（Differentiable Hungarian Algorithm），从而得到等长上图匹配，即每个人工智慧分摊一个依托点作为远距离方位。

3 科学实验结论

上图3. 整整稳定性科学实验结果

我们在 iGibson 模拟缓冲器适用 Gibson 和 Matterport3D 数据资料集来进行科学实验。具体情况地，我们在 Gibson 数据资料集随机举例来说9个场面来进行训练，把剩场面和 Matterport3D 数据资料集的场面用途试验之前。结果表明，与其他多机协力方法来得，我们明确提出的 NeuralCoMapping 在简而言之整整稳定性上具有总体优势。试验之前场面面积越，NeuralCoMapping 乏善可陈出来的优势越明显。在 Matterport3D 场面之前的试验之前结果也表明 NeuralCoMapping 对相同一般来说场面有最好的描述性性。

上图4. 描述性安全性科学实验结果

此外，NeuralCoMapping 在相同人工智慧数目上也乏善可陈出最好的描述性性。在三个人工智慧之上训练的模型，仍然能够直接领域在二或四个人工智慧之上（附加材料值得注意了多至九个人工智慧的描述性性科学实验），这归功于我们方法的具体情况来说设计：我们将简单的简而言之建设工程疑问抽象为对人工智慧数目不敏感的等长上图匹配疑问，从而能够利用多路上图机缓冲器深造，使方法运行在任意数目的人工智慧上。

综上，我们将传统方法与方法学相结合，明确提出了一种高效的多机协力方法 NeuralCoMapping，解决疑问了对未确定场内场面的自动化探讨和完整地上图构筑。该原理对于多种未确定场面和相同数目人工智慧具有卓越的描述安全性力也。

可视推算与深造科学实验室

Visual Computing and Learning

北京大学可视推算与深造科学实验室在陈宝权教授引领下，环绕上可视化、一维听觉、数据分析及人工智慧等各个领域展开科学实验，坚持跨学科依托技术探讨、听觉艺术和技术融合两条主线，长期与顶级国际开发团队高度合作关系，并积极来进行产业化实践与推广。。

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