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FAR：灵活、准确和稳健的 6DoF 相机相对姿态估计
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了相机位姿估计的方法，通过对应关系和基础矩阵解决，提供高精度。神经网络预测姿态方法对于有限重叠情况更鲁棒但精度较低。作者结合两种方法的优点，提供精确稳健结果，并准确推断平移尺度。模型核心是Transformer，平衡已解决和学习的姿态估计，并提供先验信息指导求解器。实验结果表明，该方法在特征提取器和对应估计器上展现最先进的6自由度姿态估计性能。
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关键要点
- 相机位姿估计的方法通过对应关系和基础矩阵提供高精度。
- 神经网络预测姿态方法在有限重叠情况下更鲁棒，但精度较低。
- 结合两种方法的优点，提供精确稳健的结果，并准确推断平移尺度。
- 模型核心是Transformer，平衡已解决和学习的姿态估计，并提供先验信息指导求解器。
- 实验结果表明，该方法在特征提取器和对应估计器上展现最先进的6自由度姿态估计性能。
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