MVL-Loc: Leveraging Vision-Language Model for Generalizable Multi-Scene Camera Relocalization

📄 arXiv: 2507.04509v1 📥 PDF

作者: Zhendong Xiao, Wu Wei, Shujie Ji, Shan Yang, Changhao Chen

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-07-06

备注: PRCV

💡 一句话要点

MVL-Loc：利用视觉-语言模型实现通用多场景相机重定位

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 相机重定位 视觉-语言模型 多场景学习 多模态融合 姿态估计 深度学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 传统深度学习相机重定位方法在单场景下有效，但在复杂多变的环境中泛化能力不足，鲁棒性较差。
  2. MVL-Loc利用视觉-语言模型预训练的知识，结合多模态数据，并使用自然语言指导学习，提升泛化能力。
  3. 实验表明，MVL-Loc在7Scenes和Cambridge Landmarks数据集上取得了state-of-the-art的性能，提高了定位精度。

📝 摘要（中文）

相机重定位是现代计算机视觉的关键技术，能够从图像中精确确定相机的位置和方向（6自由度），对于增强现实（AR）、混合现实（MR）、自动驾驶、无人机配送和机器人导航至关重要。与传统的基于深度学习的单场景相机姿态回归方法不同，这些方法在不同环境中缺乏泛化性和鲁棒性。本文提出了一种新的端到端多场景6自由度相机重定位框架MVL-Loc。MVL-Loc利用视觉-语言模型（VLMs）中预训练的世界知识，并结合多模态数据，以实现室内和室外环境的泛化。此外，自然语言被用作指导多场景学习过程的工具，促进对复杂场景的语义理解，并捕获对象之间的空间关系。在7Scenes和Cambridge Landmarks数据集上的大量实验表明，MVL-Loc在真实世界的多场景相机重定位中具有鲁棒性和最先进的性能，并在位置和方向估计方面提高了准确性。

🔬 方法详解

问题定义：相机重定位旨在从图像中估计相机的6自由度姿态。现有基于深度学习的方法通常针对单个场景进行训练，难以泛化到新的、未见过的场景。这些方法缺乏对场景语义信息的理解，并且难以处理不同场景之间的差异。

核心思路：MVL-Loc的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）中预训练的知识，将图像信息与自然语言描述相结合，从而增强模型对场景的理解和泛化能力。通过将视觉和语言信息融合，模型可以更好地理解场景的语义信息和空间关系，从而更准确地估计相机姿态。

技术框架：MVL-Loc是一个端到端的框架，主要包括以下几个模块：1) 视觉特征提取模块：使用卷积神经网络（CNN）提取图像的视觉特征。2) 语言特征提取模块：使用Transformer模型提取自然语言描述的语言特征。3) 多模态融合模块：将视觉特征和语言特征进行融合，得到场景的综合表示。4) 姿态回归模块：使用回归模型从场景表示中估计相机的6自由度姿态。

关键创新：MVL-Loc的关键创新在于利用了视觉-语言模型（VLM）的预训练知识，并将自然语言描述作为指导信号，从而增强了模型对场景的理解和泛化能力。与传统的单场景方法相比，MVL-Loc能够更好地处理不同场景之间的差异，并且能够利用场景的语义信息来提高定位精度。

关键设计：在多模态融合模块中，使用了注意力机制来学习视觉特征和语言特征之间的关系。姿态回归模块使用了多层感知机（MLP）来估计相机的6自由度姿态。损失函数包括位置损失和方向损失，用于约束模型的输出。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MVL-Loc在7Scenes和Cambridge Landmarks数据集上进行了广泛的实验，结果表明MVL-Loc在真实世界的多场景相机重定位中具有鲁棒性和最先进的性能。与现有的方法相比，MVL-Loc在位置和方向估计方面都取得了显著的提升，证明了其有效性和优越性。具体性能数据在论文中详细给出。

🎯 应用场景

MVL-Loc在增强现实（AR）、混合现实（MR）、自动驾驶、无人机配送和机器人导航等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助这些应用在不同的环境中准确地确定相机的位置和方向，从而实现更精确的定位和导航。该研究的未来影响在于推动相机重定位技术的发展，使其能够更好地适应复杂多变的环境。

📄 摘要（原文）

Camera relocalization, a cornerstone capability of modern computer vision, accurately determines a camera's position and orientation (6-DoF) from images and is essential for applications in augmented reality (AR), mixed reality (MR), autonomous driving, delivery drones, and robotic navigation. Unlike traditional deep learning-based methods that regress camera pose from images in a single scene, which often lack generalization and robustness in diverse environments, we propose MVL-Loc, a novel end-to-end multi-scene 6-DoF camera relocalization framework. MVL-Loc leverages pretrained world knowledge from vision-language models (VLMs) and incorporates multimodal data to generalize across both indoor and outdoor settings. Furthermore, natural language is employed as a directive tool to guide the multi-scene learning process, facilitating semantic understanding of complex scenes and capturing spatial relationships among objects. Extensive experiments on the 7Scenes and Cambridge Landmarks datasets demonstrate MVL-Loc's robustness and state-of-the-art performance in real-world multi-scene camera relocalization, with improved accuracy in both positional and orientational estimates.