本文主要是介绍Backtracking Regression Forests for Accurate Camera Relocalization,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
这种方法其实类似 deep learning,只不过是以森林的方式进行train,森林是由一系列的决策树组成。
每个决策树中的每个节点都是待训练的参数:


决策树的目的是:
,即输入是image,depth(如果有的话),2d pixel位置,输出是3d点的位置x y z + 最终的feature。因此决策树可以认为是一个从2d到3d的映射,这样的话就导致 每个场景就需要训练一个决策树模型了(也是一个超参数模型)

最后使用ransacpnp就可以得到最终的6dof的pose了

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