SelaVPR++: Towards Seamless Adaptation of Foundation Models for Efficient Place Recognition
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen, China（清华大学深圳国际研究生院，清华大学，深圳，中国） ； Pengcheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室，深圳，中国） ； Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang, China（沈阳自动化研究所，中国科学院，沈阳，中国） ； Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences, Chongqing, China（重庆绿色智能技术研究所，中国科学院，重庆，中国） ； Pazhou Laboratory (Huangpu), Guangzhou, China（琶洲实验室（黄埔），广州，中国）
Comments accepted by T-PAMI
Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2025
