本文探讨了多种基于深度学习的相机姿态估计方法，重点在于全帧场景坐标回归、数据增强和卷积神经网络训练，以提高定位精度和鲁棒性。研究提出了新颖的损失函数和学习框架，利用少量标签数据和多视角约束，显著提升了重定位性能和三维场景表示的可伸缩性。

本文介绍协作式隐式神经SLAM系统，包含里程计、回环检测、子图融合与全局优化，提出基于神经元的三维场景表示和分布式至集中式学习策略，以提升一致性与精度。同时涉及Active Neural SLAM、iSLAM等神经SLAM方法，在探索、导航与地图生成上优于传统方法。

该文综述了自动驾驶三维场景表示与重建的多项研究，涵盖三面图TPV表示、3D占用预测、BEV-IO检测、OccFormer、IterMVS、VisFusion、MsSVT++、前视单目BEV重建及稀疏视图体积重建等方法，在nuScenes、SemanticKITTI等数据集上取得领先性能。