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场景坐标重建：通过增量学习重定位器进行图像集合的姿态估计
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了SC-wLS前馈方法，通过加权最小二乘姿态回归估计场景坐标，提高性能，并实现加权网络的自我监督测试时间适应。
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关键要点
- 提出了一种名为 SC-wLS 的前馈方法。
- SC-wLS 方法利用所有场景坐标估计进行加权最小二乘姿态回归。
- 通过施加在 2D-3D 对应关系上的权重网络进行可区分的公式化。
- 只需要姿态监督来进行估计。
- 在 7scenes 和剑桥数据集的评估中，SC-wLS 方法显著提高了性能。
- SC-wLS 方法实现了加权网络的自我监督测试时间适应。
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