CVPR 2023！自动Transdecoder神经坐标映射用于相机定位：NeuMap

作者：小张Tt | 来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf和代码链接添加微信：dddvisiona，备注：三维重建，拉你入群。文末附行业细分群本文介绍了一种用于相机定位的端到端神经映射方法NeuMap。NeuMap通过使用可学习的潜在编码和基于Transformer的自动解码器来编码整个场景并回归查询像素的3D坐标。相比于当前的特征匹配方法和坐标回归方法，NeuMap能够在保持较小场景表示大小的同时，取得显著优于其他方法的表现。在Aachen夜间基准测试中，NeuMap仅使用6MB的数据就实现了39.1%的准确率，而其他方法在高压缩设置下需要100MB或几GB，并且无法成功。这种基于神经网络的方法在处理大规模数据时具有较强的鲁棒性，并且能够快速优化新场景的编码。1 前言本文介绍了一种名为NeuMap的神经坐标映射方法，用于图像的相机定位任务。NeuMap ………………………………