Este artículo analiza la optimización de consultas y el análisis del espacio de embeddings en el modelo IFRP-T2P usando el conjunto de datos KITTI360Pose. En pruebas comparativas con 16, 24 y 32 consultas se observó que 24 consultas ofrecen la mejor recall de localización, equilibrando discriminación y generalización para mejorar la recuperación de posiciones en escenas complejas.
La investigación muestra que IFRP-T2P supera a Text2Loc al generar un espacio de embedding texto-celda más discriminativo e informativo, lo que se traduce en mayor precisión en tareas de retrieval. El análisis del espacio de embeddings revela clusters más compactos y separables cuando se emplean 24 consultas especialmente diseñadas, reduciendo falsos positivos y mejorando la robustez frente a variaciones en el entorno.
El hallazgo de que 24 consultas optimiza la tasa de recall ilustra cómo un ajuste fino en la arquitectura de consultas puede potenciar el rendimiento de redes neuronales en aplicaciones de localización y percepción. Este enfoque es trasladable a otras tareas de visión y lenguaje donde la representación texto-espacio es crítica.
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