本文提出了一种基于图像的定位方法，使用本地特征和稀疏的三维模型进行全球规模的离线和在线实时客户端姿态融合，实现低延迟本地化查询，证明了该方法在大规模模型上的有效性。

Jun, 2019

该论文提出了一种基于联合三维几何和语义理解的新方法来解决计算机视觉中困难的视觉定位问题，该方法使用生成模型进行描述符学习，并在语义场景补全作为辅助任务进行训练，以使得生成的三维描述符具有鲁棒性，并能够实现在极端视角，光照和几何变化下的可靠定位。

Dec, 2017

通过相对位姿来实现的视觉定位方法中，经典的基于特征点的方法具有最好的表现，替换为深度学习的方法后其性能不佳，本文分析了原因并给出了未来工作的建议。

Aug, 2019

通过使用预先训练的视觉 - 语言模型和无监督的区域级语义对比学习方案，本研究提出了一种通用且简单的框架，用于处理有限标记情况下的 3D 场景理解，从而在数据效率学习和开放世界少样本学习方面展现了有效性。

Dec, 2023

通过利用少量的标签数据（即相机姿态），本文提出了一种学习方法，将这些标签与刚性对齐相结合，学习场景的三维几何表示，并将其用于估计相机的六自由度姿态，从而提高了定位的准确性。

Dec, 2023

本论文提出了一种新方法，通过图像级标签，结合判别子模块覆盖问题和平滑的潜在 SVM 公式，实现仅需很少的监督，即可学习定位对象。实验表明，该方法在 PASCAL VOC 2007 检测中，相对于现有技术有 50％的平均精确度提升。

Mar, 2014

本文提出一种基于多任务架构的视觉定位方法，通过将几何和语义信息融合到多尺度的嵌入表示中，使用有效的多尺度特征鉴别器进行对抗性训练，从虚拟数据集到现实世界数据集的领域适应，以实现图像检索定位及大规模地点识别。该方法在 Extended CMU-Seasons 数据集和 Oxford RobotCar 数据集上进行验证，结果表明本方法在具有挑战性的环境下的检索定位和大规模地点识别的表现优于现有方法。

Oct, 2020

本文提出了一种基于结构和图像的语义匹配方法，能够在诸如季节、亮度、天气和昼夜变化等多种条件下实现准确和稳健的视觉定位，实验证明该方法相较于现有技术有显著的提升。

Apr, 2019

介绍了三个无需参数的改进方案（a）基于将交叉验证适应到元学习的更好的训练流程，（b）使用有限的边界框注释来定位目标的新型架构，以及（c）基于双线性汇总的特征空间的简单无需参数的扩展，这些改进共同使得算法能够在真实世界的识别问题中表现更好。

Apr, 2019

本篇论文旨在通过两种创新，基于从运动视角观察物体的方式，不需要手动注释，实现学习 3D 物体类别的传统方法。我们的系统基于两种创新：一种是具有鲁棒性的 Siamese 视点因子分解网络，可以对不同的视频进行对齐；另一种是可以从部分观测中提取对象的完整形状的 3D 形状完成网络。我们还演示了配置网络以执行概率预测和几何感知数据增强方案的好处。在公开可用的基准测试中，我们获得了最先进的结果。

May, 2017