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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,提供高精度估计。作者提出了一种结合神经网络和传统方法的优点的方法,能够同时提供精确和稳健的结果,并准确推断出平移尺度。作者的模型核心是Transformer,通过学习平衡已解决和学习的姿态估计,并提供先验信息来指导求解器。作者的方法在多个数据集上展现了最先进的姿态估计性能。

部分指纹的身份验证和相对姿态的联合估计

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-05-07T00:00:00Z

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。

FAR:灵活、准确和稳健的 6DoF 相机相对姿态估计

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-05T00:00:00Z
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