ESAC-适用于相机重新定位的专家样本共识 介绍 专家样本共识(ESAC)是一种将参数模型拟合到观测值的方法。 特别是,此代码使6D相机的绝对姿势(参数模型)适合RGB图像(观察值)。 ESAC可以针对大型,复杂的环境进行培训,然后能够在给定单个图像的情况下在此环境中重新定位。 ESAC依靠专家网络的集合,其中每个专家都专门研究环境的一部分。 门控网络决定哪个专家负责给定的输入图像。 ESAC建立在和可,尤其是它扩展了我们先前的重新定位管道并使其具有可伸缩性。 请参阅,以详细,正式地描述该方法。 您可以在本自述文件的末尾找到该文件的参考书目。 收集指向其他资源的指针。 安装 ESAC基于PyTorch,并包含一个自定义C ++扩展,您必须对其进行编译和安装(但这很容易)。 ESAC的主要框架是用Python实现的,包括数据处理和设置参数。 由于效率原因,C ++扩展封装了稳健的姿势优