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【VRS-NeRF: Visual Relocalization with Sparse Neural Radiance Field】

文章链接：[2404.09271] VRS-NeRF: Visual Relocalization with ...

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视觉重定位是自动驾驶、机器人、虚拟/增强现实等领域的关键技术。经过几十年的探索，绝对姿态回归( Absolute Pose Regression，APR )、场景坐标回归( Scene Coordinate Regression，SCR )和层次方法( Hierarchical Methods，HMs )已经成为最流行的框架。然而，APRs和SCRs虽然效率较高，但精度有限，尤其是在大规模室外场景中；HMs虽然准确，但需要存储大量的2D描述符用于匹配，导致效率较差。在本文中，我们提出了一种高效且精确的基于稀疏神经辐射场的视觉重定位框架VRS - NeRF。具体来说，我们引入了用于3D地图表示的显式几何地图( EGM )和用于稀疏块绘制的隐式学习地图( ILM )。

在这个定位过程中，EGP提供了稀疏2D点的先验，而ILM利用这些稀疏点来渲染具有稀疏NeRF的块进行匹配。这使得我们可以舍弃大量的2D描述符，从而减小地图尺寸。此外，只对有用的点而不是整个图像中的所有像素进行渲染，显著地减少了渲染时间。该框架继承了HMs的准确性，并摒弃了它们的低效率。在7Scenes、Cambridge Landmarks和Aachen数据集上的实验表明，我们的方法比APRs和SCRs有更高的准确率，性能接近HMs，但效率更高。

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