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论文地址： https://arxiv.org/abs/2403.12800 项目主页： https ://gujiaqivadin.github.io/posemap/ 方法概述： 这篇文章首次提出了一种用于相机定位的神经体位姿特征——PoseMap，利用神经体中编码的视角特征刻画图像的相机位姿信息。该文将PoseMap与神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF）结合设计了NeRF-P模块，并将它与绝对位姿回归（Absolute Pose Regression，APR）框架进行结合，提出了一种新的相机位姿回归网络结构。这种结构不仅有助于合成新视角图像以丰富训练数据集，而且能够有效学习姿势特征。此外，该方法还拓展了网络结构以达到在线阶段的自监督训练目的，实现在统一框架内使用和微调框架来处理未标记相机位姿的额外图像，进一步提高相机位姿估计精度。实验表明，该方法在室内和室外场景相机位姿估计任务中平均实现了14.28%和20.51%的性能增益，超越了
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