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。