本文提出了一种可微的非线性最小二乘框架，用于相机姿态估计中的不确定性处理，评估结果优于现有方法。同时，研究介绍了基于EPnP和DLS的PnP求解器，提升了机器人和AR/VR系统中的定位准确性。此外，提出了新颖的概率深度学习模型和姿态选择方法，有效解决了姿态估计中的误校准问题。

深度学习中的误校准问题是指预测的置信度与性能之间存在差异。提出一种叫做Dynamic Regularization (DReg)的方法，通过动态调整正则化以提高模型的可靠性，适应于超出模型能力范围的样本，在理论和实证分析中已证明其优于之前的方法。