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VRS-NeRF：稀疏神经辐射场的视觉重定位
VRS-NeRF 是一种用于视觉重定位的高效准确的框架，通过稀疏神经辐射场的显式几何地图和隐式学习映射来提高精度和效率，实验证明，该方法在准确性上优于 APRs 和 SCRs，与 HMs 接近且更为高效。
PDF3 months ago
3DGS-ReLoc: 三维高斯点云绘制用于地图表示和视觉重定位
通过使用 3D 高斯平铺方法，结合 LiDAR 和相机数据，本研究提出了一种新颖的系统用于 3D 制图和视觉重定位，能够创造环境的准确且逼真的表示。通过利用 LiDAR 数据来初始化 3D 高斯平铺地图的训练，本系统构建了既详细又几何精确的
PDF4 months ago
鲁棒的视觉摄像机重定位的语义对象级建模
通过自动物体级体素建模方法和相机位姿优化策略，实现了对视觉重定位的改进，提高了对新视点的鲁棒性。
PDF5 months ago
ReLoc-PDR：通过图优化增强的视觉再定位行人惯性导航
在没有卫星信号的环境中准确可靠地定位行人仍然是一个重大挑战，本文提出了一种融合了 PDR 和基于图优化的视觉再定位的框架 ReLoc-PDR，利用时间相关的视觉观测和学习到的描述符，在视觉退化的环境中实现了较强的定位鲁棒性，通过图优化的融合
PDF10 months ago
ECCV相对位姿回归用于相机重定位评估的洞见
我们提出了相对位姿回归的几种新度量方式并给出了一种新的姿态回归网络，将其与传统方法比较，结果表明新的度量方法比传统方法更稳健，并且我们的网络在单个场景训练模型后，在其他场景上的性能损失很小。
PDF4 years ago
通过发现锚点改善视觉重定位
本文提出了一种基于深度学习的方法，通过视觉定位，使用锚点来预测场景的位置和摄像机方向或姿态（6 自由度），该方法使用统一定义的锚点并提出了一个深度学习架构，该架构预测场景中存在的最相关的锚点以及相对偏移量，并为该任务提出了一个多任务损失函数
PDF6 years ago
深度学习相机重定位中的不确定性建模
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。
PDF9 years ago