How can cross-attention based feature fusion improve the accuracy of feature representation in SNI-SLAM
クロスアテンション（Cross-Attention）ベースのフュージョン手法はSNI-SLAM内で特徴表現精度向上に貢献します。この手法では外観・幾何・意味属性間の相互作用や相互学習が促進されます。例えば、外観属性から得られるエッジや色彩情報がセマンティック属性へ指針を与えることで、「境界」等でも発生しがちな誤分割回避効果も期待されます。