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LEADER: Learning Reliable Local-to-Global Correspondences for LiDAR Relocalization
提出一种基于投影的几何编码器来提取多尺度几何特征,并设计截断相对可靠性损失来建模点级模糊性,可直接用于提升基于点云的回归式重定位在噪声和离群点下的鲁棒性。