推广到开放世界的在线自适应深度视觉里程计

推广到开放世界的在线自适应深度视觉里程计

深度视觉里程计（Visual Odometry，简称VO）是指通过分析图像序列来估计相机在三维空间中的运动。它在许多领域中都具有重要的应用，例如机器人导航、增强现实和虚拟现实等。然而，传统的深度视觉里程计方法通常在一个封闭的环境中工作，只适用于已知的场景。在开放世界中，由于环境的未知性和不确定性，传统方法的性能会受到限制。

为了解决这个问题，CVPR2021提出了一种推广到开放世界的在线自适应深度视觉里程计方法。该方法结合了在线自适应和深度学习技术，能够在未知环境中实时估计相机的运动。

以下是该方法的源代码实现：

import numpy as np
import cv2

def compute_pose(image_sequence):
    # 初始化相机姿态
    pose =