SF-Loc镜像使用教程

SF-Loc应该算是DBA-Fusion(RAL2024)的改进版。

在image+IMU的基础上额外加了map-aided localization.而所谓的map属于priori map，是由稀疏帧（每帧为稠密的深度）来组成的。而要实现map-aided localization，就需要分别解决mapping以及re-localization的两个问题。

针对mapping，需要考虑的则是建图的效率，地图单元的精度以及存储消耗。通过co-visbility等来保证map的稀疏性，通过紧凑的地图表征，使得每公里的map size降低为3 MB. 至于re-localization，首先其是与地图的表征方式紧耦合的，高的回调率（recall）以及高精度就意味着mapping记录的地图信息需要更仔细。

作者提出了“visual-structure-frame map representation”它由geo-tagged image frame，compressed RGB map以及full-view depth map组成。 同时通过coarse-to-fine map-aided localization方法，通过集合了基于深度学习的位置识别，局部特征匹配以及时空信息关联。

详细使用教程

https://hermit.blog.csdn.net/article/details/145682140