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PRAM：用于高效视觉定位的任意地点识别模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于深度学习的方法，用于视觉定位和摄像机方向预测。实验证明该方法在室内和室外定位数据集中的中位误差有所提升，并在街景中降低了中位误差超过8m。
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关键要点
- 提出了一种基于深度学习的视觉定位和摄像机方向预测方法。
- 该方法使用统一定义的锚点来预测场景位置和摄像机姿态（6自由度）。
- 构建了一个深度学习架构，预测最相关的锚点及其相对偏移量。
- 提出了一个多任务损失函数，无需真实位置信息进行评估。
- 在CambridgeLandmarks和7 Scenes数据集上进行了实验验证。
- 与先前最佳模型Posenet相比，提升了室内和室外定位数据集中的中位误差。
- 在街景中将中位误差降低了超过8米。
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