2025 conference-paper

SCORE: Saturated Consensus Relocalization in Semantic Line Maps

Haodong Jiang, Yanglin Zhang, Qingcheng Zeng, Y. G. Li, Ziyang Hong, Wu Junfeng

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Rattachement africain : cn, hk. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

We present SCORE, a visual relocalization system that achieves unprecedented map compactness through semantically labeled 3D line maps. SCORE requires only 0.01%-0.1% of the storage needed by structure-based or learning-based baselines, while maintaining practical accuracy and comparable runtime. The key innovation is a novel robust mechanism, Saturated Consensus Maximization (Sat-CM), which generalizes classical Consensus Maximization (CM) by assigning diminishing weights to inlier associations with probabilistic justification. Under extreme outlier ratios (up to 99.5%) arising from one-to-many ambiguity in semantic matching, Sat-CM enables accurate estimation when CM fails. To ensure computational efficiency, we propose an accelerating framework for globally solving Sat-CM formulations and specialize it for the Perspective-n-Lines problem at the core of SCORE.

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Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref: SCORE: Saturated Consensus Relocalization in Semantic Line Maps
Date Crossref: 19/10/2025
Éditeur: IEEE
Type: proceedings-article

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Où se fait cette recherche

Chinese University of Hong Kong pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure
Hong Kong University of Science and Technology pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure
University of Hong Kong pays non établi dans la notice
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Chinese University of Hong Kong, Hong Kong University of Science and Technology et University of Hong Kong.

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