本文介绍了一种概率方法，解决机器人视觉重定位中的重复结构问题。通过创新训练策略，该方法能预测图像的相机姿态后验分布，在存在歧义时表现优于现有方法，具有良好应用潜力。

本文探讨了多种相机姿态估计和视觉重定位方法，特别是利用深度神经网络和场景坐标回归技术。研究提出的模型如PixLoc和GSLoc，旨在提高复杂环境中的定位准确性和效率。通过结合特征学习、稀疏匹配和弱监督学习，这些方法在多个数据集上表现优于现有技术，展现出良好的应用前景。

本文介绍了一种基于深度学习的视觉重定位系统，该系统结合无场景特异性特征与场景特异性预测模型，显著提高了定位精度和训练速度。该方法在大规模模型上表现优异，尤其在室内外定位中有效降低误差，适用于多种复杂场景。