本文提出了DirectionNet模型，通过预测5D相对位姿空间的离散分布来改进相机位姿回归。该模型将相机姿态分解为3D方向向量，并在球面上估算分布。评估结果表明，该方法在Matterport3D和InteriorNet数据集上显著减少了误差。

本文介绍了多种基于深度学习的相机位姿和深度估计方法，如NFlowNet和DFPNet。这些方法利用图像梯度、光流和学习的深度先验等技术，在不同数据集上展现了优越的性能，尤其在复杂条件下表现出良好的稳健性和泛化能力。