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Reloc3r 512

由 siyan824 开发
Reloc3r是一个简洁高效的相机姿态估计框架,结合了预训练的双视角相对相机姿态回归网络与多视角运动平均模块。
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发布时间 : 1/6/2025

模型简介

Reloc3r是一个用于相机姿态估计的深度学习模型,能够实现通用、快速且精准的视觉定位。它通过大规模训练(约800万组带姿态图像对)展现出惊人的性能与泛化能力,可实时生成高质量的相机姿态估计。

模型特点

高效实时
能够在RTX 4090上达到40 FPS的推理速度,支持实时相机姿态估计。
大规模训练
在约800万组带姿态图像对上训练,具有出色的泛化能力。
多视角支持
结合双视角相对姿态回归和多视角运动平均模块,提高姿态估计精度。
野外适用性
在自采集图像/视频上表现出色,适用于各种实际场景。

模型能力

相对相机姿态估计
绝对相机姿态估计
视觉定位
图像对姿态回归
视频帧姿态估计

使用案例

增强现实
AR场景定位
在增强现实应用中快速准确地确定设备位置和朝向
实时生成高质量的相机姿态估计
机器人导航
自主机器人定位
帮助机器人在未知环境中确定自身位置
高精度的视觉定位能力
三维重建
多视角三维重建
为三维重建提供准确的相机姿态信息
提高重建质量和精度
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