我们提出了基于图注意力网络的方法，利用场景三角网格表示来估计动态环境下的图像相机位置，通过三个组件（图神经网络、卷积神经网络和神经网络模型）的端到端训练，结合 RANSAC 算法和点云表示有效地提高了相机位置精度。

Sep, 2022

本文提出了一种基于深度学习的摄像机再定位方法，通过卷积神经网络检索相似的数据库图像，并预测查询图像与数据库图像之间的相对姿态，使用 RANSAC 算法进行相对平移估计，并使用第二个 RANSAC 方案将相对姿态融合；此外，作者提出了一个涵盖 5 种不同场景的挑战性室内定位数据集，并在标准的 7 Scenes 测试基准上对方法进行了评估，结果表明该方法适用于之前未见过的场景，并与其他基于 CNN 的最新方法相比效果优异。

Jul, 2017

本文提出一种基于学习的方法，重建移动机器人行进城市环境中的局部地形，通过算法估计机器人周围的地形，采用 4D 全卷积网络，可以利用合成数据进行训练，并在机器人上取得良好效果。

Jun, 2022

该研究提出了一种基于深度学习的统一框架，通过将相机视频、运动传感器（GPS/IMU）和三维语义地图进行传感器融合，以实现自主驾驶、自我定位和场景分类等多个应用领域中场景解析和相机姿态同时处理的目的。研究使用的技术包括渲染技术，使用相机姿态和三维语义地图生成标注地图，并在深度神经网络中进行联合训练，以提高姿态估计精度。该研究表明，相较于单一传感器，传感器融合对于目标跟踪及姿态估计具有更高的鲁棒性和准确性。

May, 2018

使用贝叶斯卷积神经网络实现六自由度视觉重定位系统，并利用其不确定性测量提高室内和户外场景的定位精度，实现实时处理。

Sep, 2015

本文提出一种在室内使用单一摄像头实现四旋翼自主导航和寻找目标物体（例如书包）的方法，使用卷积神经网络 (ConvNet) 进行深度学习，使用可视化技术来更好地理解训练网络。

Nov, 2015

本研究旨在使用三元组卷积神经网络解决移动机器人定位问题，并测试其对光照条件变化的鲁棒性。我们使用在动态条件下捕获的真实室内环境的全景图像。文章提出了两种方法来通过三元组神经网络解决定位问题。第一种是分层定位，它包括两个阶段：粗定位和细定位。第二种是全局定位，它在一步中估计机器人在整个地图中的位置。此外，对损失函数对网络学习过程的影响进行了全面研究。实验证明，三元组神经网络是解决室内环境中移动机器人定位问题的高效且稳健的工具，能考虑到真实操作条件。

Apr, 2024

本文针对如何从单个 RGB 图像中在给定的 3D 环境中预测 6D 相机姿态这一问题，通过设计并使用一个名为完全卷积神经网络的组件实现了高效、高精度和鲁棒性训练的端到端可训练的管道。令人惊奇的是，网络仅依靠单一视角的约束条件即可自动发现 3D 场景几何，甚至在没有利用场景 3D 模型的情况下，也能比现有技术更优秀。

Nov, 2017

本文提出一种新颖高效的架构，用于解决使用 “分析与合成” 方法的计算机视觉问题，并在 RGB 相机重定位、手姿估计和图像检索任务上展示了其有效性。

Mar, 2016

本文提出了一种高效而健壮的技术，实现了 3D 室内场景的即时密集语义分割和重建，该方法基于高效的超体素聚类方法和来自结构和对象线索的高阶约束的条件随机场，无需预先计算即可进行渐进式密集语义分割。通过对 SceneNN 和 ScanNet 数据集中的不同室内场景进行广泛评估，证明了该技术在定性和定量实验中始终能够产生最先进的分割结果。

Apr, 2018