对选定的 NeRF 特征进行高效可扩展定位的查询图像匹配

本文提出了一种将新视角合成应用于机器人重定位问题的方法，通过NeRF算法渲染额外合成数据集，选择虚拟相机位置，改进了姿态回归器的定位精度。结果显示，该方法在Cambridge地标和7景数据集上的误差大幅降低，并与基于结构的方法相媲美。该方法无需架构修改或领域适应性约束，可以产生大量训练数据。研究还发现，相机姿态回归的精度主要受到数据集大小和分布的限制，而非姿态回归模型的能力。同时，采用合成的逼真图像进行数据增强。