視覺地點辨識 (VPR)

深度分析

KappaPlace：以原型錨定與 von Mises–Fisher（vMF）超球面 κ 估計提升視覺地點辨識可靠度

視覺地點辨識（VPR）對自主導航至關重要，但現有方法多半缺乏可校準的不確定性估計。KappaPlace 提出一個 Prototype-Anchored 的監督策略，將影像描述視為超球面上的 von Mises-Fisher 分布，並以輕量化模組預測集中度參數 κ 作為數據性（aleatoric）不確定性代理。