GeoCalib：通过几何优化学习单图像标定
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了单图像标定中缺乏3D几何约束所导致的准确性不足的问题。提出的GeoCalib方法通过优化过程结合3D几何的普适规则，使得深度神经网络在估计相机参数时更具鲁棒性和准确性。实验结果表明，GeoCalib在多个基准测试中超越了现有的经典和学习方法，具有更好的性能和应用潜力。
该文章介绍了一种利用相对空间和时间几何约束的新颖网络来引导定位的深度网络的训练方法，用于从单个图像中估计相机姿态。该方法通过利用相邻相机帧和场景中时空距离较远的相机帧获得的空间和时间相对姿态约束，能够在只有少量或非常稀疏的地面真实3D坐标可用的情况下进行定位。在三个视觉定位数据集上的评估结果表明，该方法优于其他直接姿态估计方法。
