回到未来：从像素到姿态学习鲁棒的相机定位

CVPRMar, 2021

回到未来：从像素到姿态学习鲁棒的相机定位

Back to the Feature: Learning Robust Camera Localization from Pixels to Pose

Paul-Edouard Sarlin, Ajaykumar Unagar, Måns Larsson, Hugo Germain, Carl Toft...

TL;DR本研究利用深度神经网络进行对物体在已知场景下的姿态估计，其中提出了使用场景无关的神经网络模型 PixLoc，通过特征学习和度量学习方法将相机定位问题转换为多尺度特征直接对齐，该模型以像素数据作为输入并经过端到端训练后能够在大型环境中实现定位，同时通过精确的稀疏特征匹配以更小的代价实现关键点和姿态的联合优化。

Abstract

camera pose estimation in known scenes is a 3D geometry task recently tackled by multiple learning algorithms. Many regress precise geometric quantities, like poses or 3D points, from an input image. This either fails to generalize to new viewpoints or ties the model parameters to a sp

camera pose estimation deep neural networks pose priors scene-agnostic feature learning

发现论文，激发创造

从姿态中隐式学习场景几何用于全局定位

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

通过密集场景匹配学习相机定位

本文提出一种基于 DSM 和 CNN 的相机场景无关的定位方法，可应用于大范围场景，能够在时间领域实现额外的性能提升，大大优于 SANet 等现有方法。

Mar, 2021

PointLoc: LiDAR 点云定位的深度姿态回归器

本研究提出一种新型的端到端基于学习的 LiDAR 重定位框架，名为 PointLoc，它直接利用单个点云作为输入来推导 6-DoF 位姿，无需预先构建地图。该框架基于 PointNet，使用自我关注机制，能够高效地从 360 度 LiDAR 输入帧估计 6-DoF 位姿，并在实验中表现出较高的重定位精度。

Mar, 2020

基于图像的定位的场景坐标和对应关系学习

本篇论文提出了一种使用深度学习，通过像素级的场景坐标回归来进行相机姿态估计的方法，并通过回归的置信度值对相应的姿态进行自我校正和提高精度。

May, 2018

使用深度学习进行相机姿态回归的几何损失函数

论文探讨了使用几何学和场景重投影误差等新颖的损失函数进行深度学习相机位姿回归的方法，同时展示了该技术在不同数据集上比 SIFT 算法更好的性能。

Apr, 2017

学习少即是多 - 通过三维表面回归实现六自由度相机定位

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

Pix2Pose：用于物体 6D 姿态估计的像素级坐标回归

提出了一种基于自编码器、Pix2Pose 的 6D 姿态估计方法，可以精确地检测对称目标并处理部分遮挡的问题，无需依赖专家知识或特殊扫描设备进行 3D 建模，且在三个基准数据集上表现优于现有方法。

Aug, 2019

EP2P-Loc：大规模视觉定位的端到端三维点到二维像素定位

通过建立参考地图并使用 EP2P-Loc 方法，本文提出了一种新颖的大规模视觉定位方法，绕过 2D 和 3D 感知模态之间的表示差异，从而实现端到端的姿态估计，并在实验中表现出与现有视觉定位方法和图像到点云注册方法相比的最先进性能。

Sep, 2023

CyberLoc：实现准确的长期视觉定位

CyberLoc 是一种图像定位管道，可在困难条件下实现稳健且准确的长期位姿估计；该方法由四个模块组成，包括地图构建、基于单个图像的定位、一致性最大化、鲁棒姿态优化，实验结果表明该方法能够在 Map-based Localization for Autonomous Driving 中获胜

Jan, 2023

RobustLoc：具有鲁棒性的车载摄像头位姿回归

RobustLoc 是一个用于自动驾驶中的相机重定位系统，它使用神经微分方程进行信息扩散和卷积神经网络从多视角图像中提取特征图，同时配备多层训练的分支位姿解码器。使用 RobustLoc 可以在各种环境下实现相机的鲁棒定位。

Nov, 2022