【摘 要】
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由于深度神经网络在越来越多的任务中展示出卓越的性能,研究人员试图将其应用到更加具体的任务中去,如相机重定位。目前基于传统几何结构的相机重定位方法的性能很大程度上取
【基金项目】
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国家自然科学基金(Grant No.91848111);国家自然科学基金青年基金(GrantNo.61703387)支持
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由于深度神经网络在越来越多的任务中展示出卓越的性能,研究人员试图将其应用到更加具体的任务中去,如相机重定位。目前基于传统几何结构的相机重定位方法的性能很大程度上取决于所选取特征点在特定场景中的适应性,因此跨场景的泛化性较差,且求解步骤复杂,消耗大量计算资源。基于深度学习的相机重定位方法被视为突破传统方法瓶颈的重要途径。本文在简要总结传统方法的基础上,详细阐述了近年来基于深度学习的相机重定位的关键方法,并指出了相比于其他方法的优势和需要解决的问题。最后,本文对未来相机重定位的发展潜力和发展趋势进行了总结和展望。
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