Long-term visual localization

视觉定位是估计 6 自由度 (DoF) 相机位姿的问题，从该位姿中获取给定图像相对于参考场景表示。视觉定位是增强、混合和虚拟现实等应用以及机器人技术（例如自动驾驶汽车）的关键技术。为了评估更长时间内的视觉定位，我们提供了基准数据集，旨在评估由季节性（夏季、冬季、春季等）和照明（黎明、白天、日落，夜晚）条件。每个数据集由一组参考图像及其对应的地面实况姿势和一组查询图像组成。为每个数据集提供了一个三角 3D 模型，并且可以用于基于结构的定位方法。为确保结果的公平性和可比性，查询图像的参考姿势被保留，我们提供评估服务来测量姿势准确性。