Visible Structure Retrieval for Lightweight Image-Based Relocalisation

📄 arXiv: 2511.12503v1 📥 PDF

作者: Fereidoon Zangeneh, Leonard Bruns, Amit Dekel, Alessandro Pieropan, Patric Jensfelt

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-16

备注: Accepted at BMVC 2025

💡 一句话要点

提出可见结构检索网络，实现轻量级图像重定位

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 图像重定位 结构化方法 可见结构检索 神经网络 相机位姿估计

📋 核心要点

  1. 现有基于结构的图像重定位方法在大场景中面临搜索空间过大的问题，通常依赖启发式搜索或图像检索来缩小范围。
  2. 本文提出可见结构检索网络，直接从图像预测可见的3D结构点，避免了复杂的图像检索流程，降低了计算和存储需求。
  3. 实验表明，该方法在保持与现有技术相当的定位精度的同时，显著降低了计算复杂度和存储占用。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的范式，用于使基于结构的重定位问题在计算上易于处理。不同于依赖图像检索或搜索启发式方法，本文学习一个从图像观测到可见场景结构的直接映射，该映射由一个紧凑的神经网络实现。给定一个查询图像，通过提出的可见结构检索网络的前向传播，可以获得图像所观察到的地图中的3D结构点子集，从而减少2D-3D对应关系的搜索空间。实验结果表明，该方法在实现与最先进方法相当的定位精度的同时，降低了计算和存储成本。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于结构的图像重定位方法，为了在大场景中实现可行的2D-3D对应关系搜索，通常依赖于搜索启发式方法或图像检索。这些方法要么需要精巧的流程设计，要么需要随着过去观测数量的增长而增加的存储需求。因此，如何在保证定位精度的前提下，降低计算和存储成本，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是学习一个从图像观测到可见场景结构的直接映射。通过训练一个神经网络，直接预测给定图像中可见的3D结构点，从而避免了传统的图像检索或启发式搜索过程。这种方法旨在通过减少2D-3D对应关系的搜索空间，降低计算复杂度和存储需求。

技术框架：该方法的核心是一个可见结构检索网络。给定一个查询图像，该网络通过前向传播，预测图像中可见的3D结构点集合。然后，利用这些预测的3D点，进行后续的2D-3D对应关系匹配和相机位姿估计。整体流程包括：1) 输入查询图像；2) 通过可见结构检索网络预测可见的3D结构点；3) 利用预测的3D点进行2D-3D匹配；4) 位姿估计。

关键创新：最重要的技术创新点在于直接学习图像到可见3D结构的映射，而不是依赖于传统的图像检索或启发式搜索。这种方法避免了复杂的流程和高昂的存储成本，使得轻量级的图像重定位成为可能。与现有方法的本质区别在于，它不再是基于相似性搜索，而是基于直接预测。

关键设计：具体的网络结构和损失函数等技术细节在论文中应该有详细描述，这里无法得知。但可以推测，网络结构可能采用卷积神经网络提取图像特征，然后通过全连接层或类似机制预测3D结构点的概率分布或坐标。损失函数可能包括预测的3D点与真实可见3D点之间的距离损失，以及其他正则化项。

📊 实验亮点

论文表明，提出的方法在定位精度上与现有技术相当，同时显著降低了计算复杂度和存储占用。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。该方法为轻量级图像重定位提供了一种新的解决方案，具有重要的实际意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、增强现实、无人机定位等领域。通过降低计算和存储成本，使得在资源受限的平台上实现高精度图像重定位成为可能。例如，在移动机器人上，可以利用该方法进行实时定位和地图构建，提高机器人的自主导航能力。在AR应用中，可以实现更精确的虚拟物体与现实场景的对齐。

📄 摘要（原文）

Accurate camera pose estimation from an image observation in a previously mapped environment is commonly done through structure-based methods: by finding correspondences between 2D keypoints on the image and 3D structure points in the map. In order to make this correspondence search tractable in large scenes, existing pipelines either rely on search heuristics, or perform image retrieval to reduce the search space by comparing the current image to a database of past observations. However, these approaches result in elaborate pipelines or storage requirements that grow with the number of past observations. In this work, we propose a new paradigm for making structure-based relocalisation tractable. Instead of relying on image retrieval or search heuristics, we learn a direct mapping from image observations to the visible scene structure in a compact neural network. Given a query image, a forward pass through our novel visible structure retrieval network allows obtaining the subset of 3D structure points in the map that the image views, thus reducing the search space of 2D-3D correspondences. We show that our proposed method enables performing localisation with an accuracy comparable to the state of the art, while requiring lower computational and storage footprint.