多模态信息融合

G-ZAP: A Generalizable Zero-Shot Framework for Arbitrary-Scale Pansharpening

G-ZAP：一种通用的零样本框架用于任意尺度的全色融合

Zhiqi Yang, Shan Yin, Jingze Liang, Liang-Jian Deng

专题命中 遥感融合与全色锐化 ：pansharpening(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出G-ZAP框架，通过多尺度半监督训练方案实现跨分辨率、跨场景和跨传感器的泛化能力，在多个真实世界数据集上取得SOTA结果，支持权重重用以提高实际部署效率。

GrandTour: A Legged Robotics Dataset in the Wild for Multi-Modal Perception and State Estimation

GrandTour: 一种用于多模态感知与状态估计的野外腿式机器人数据集

Turcan Tuna, Jonas Frey, Frank Fu, Katharine Patterson, Tianao Xu, Maurice Fallon, Cesar Cadena, Marco Hutter

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； Oxford University（牛津大学） 纠错

专题命中 机器人多传感器融合 ：sensor fusion(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 GrandTour数据集为多模态感知与状态估计提供了大规模野外腿式机器人数据，支持SLAM和高精度状态估计的研究与开发。

Comments Turcan Tuna, and Jonas Frey contributed equally. Submitted to Sage The International Journal of Robotics Research