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【PRAM: Place Recognition Anywhere Model for Efficient Visual Localization】

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人类通过首先识别定义在特定物体上的地标及其空间关系，然后通过将识别物体的详细结构与记忆中的结构对齐来验证位置，从而在已知环境中有效地定位自己。受此启发，我们提出了位置识别任意地点模型( PRAM )，以像人类一样高效地执行视觉定位。PRAM由两个主要部分组成- -识别和配准。具体来说，首先，采用自监督的以地图为中心的地标定义策略，使室内或室外场景中的地方都可以作为独特的地标。

然后，将从图像中提取的稀疏关键点作为基于Transformer的深度神经网络的输入，用于地标识别；这些关键点使得PRAM能够以较高的时间和内存效率识别数百个地标。关键点和识别的地标标签进一步用于查询图像和3D地标地图之间的配准。与以往的分层方法不同，PRAM舍弃了全局和局部描述符，并减少了90 %以上的存储。 由于PRAM使用了识别和路标验证来分别代替全局参考搜索和穷举匹配，因此它的运行速度比之前最先进的方法快2.4倍。此外，PRAM为视觉定位开辟了新的方向，包括多模态定位、以地图为中心的特征学习和分层场景坐标回归。

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