文件名称：pixloc:返回功能
文件大小：417KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-14 12:09:31
使用PixLoc返回功能 我们介绍了PixLoc，这是一个通过直接特征对齐从图像和3D模型端到端学习摄像机定位的神经网络。 它在我们的论文中介绍： 出现在CVPR 2021 作者： *， *，，，，， ， ， ，和 该存储库将托管训练和推理代码。 如果您希望收到代码发布的通知，请订阅。 抽象的 已知场景中的相机姿态估计是最近由多种学习算法解决的3D几何任务。 许多精确的几何量（例如姿势或3D点）从输入图像中回归。 这要么无法推广到新的视点，要么无法将模型参数绑定到特定场景。 在本文中，我们回到“特征”：我们认为深度网络应着重于学习鲁棒且不变的视觉特征，而几何估计应留给有原则的算法。 我们介绍了PixLoc，这是一种与场景无关的神经网络，可以根据图像和3D模型估算出准确的6*度姿势。 我们的方法基于多尺度深度特征的直接对齐，将相机本地化转换为度量学习。 PixLoc通过从像素到姿势的端
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