近年来在谷歌、Niantic等推动下，视觉定位对于AR应用的重要性越来越明显，尤其是在室内导航场景，定位精度可超越传统GPS方案。为了进一步提升视觉定位、深度视觉地图构建的准确性，NianticLabs在CVPR2023期间公布了ACE方案（AcceleratedCoordinateEncoding），中文直译是加速的坐标编码，宣称可实现更高效的视觉定位效果。
实际上，视觉重定位技术已经存在几十年，传统的方案通过识别图像中的关键点（边角轮廓）来构建地图、生成基于稀疏点云的3D模型。在重定位阶段，传统方案根据3D点云来读取地图中的关键点，并根据相机的位置来对齐3D地图与环境图像。而现阶段，机器学习、神经网络在计算机视觉领域已经得到广泛应用，神经网络常用于寻找更好的关键点，改进图像与地图的匹配结果。
优于传统DSAC*方案
此前比较常用的视觉定位方案基于DSAC*（可微样本共识），好处是准确性高，缺点是训练网络模型需要数小时到数天。DSAC*一次只能处理一张映射图像，而且需要大量冗余计算，因此大约需要15小时才能测绘一个场景。
这对于大多数AR应用程序来说都是不切实际的，而且扩展成本非常高。相比之下，ACE方案只需要5分钟就能实现精准的视觉定位，可将网络训练速度提高300倍，同时保证准确性。
简单来讲，Niantic训练神经网络学习世界的外观，然后结合摄像头实现高精度、低成本重定位。据悉，ACErelocalizer目前已经在LightshipVPS系统中使用了一年多时间，已经在全球有20万个支持VPS重定位的区域，可很好的结合传统定位技术。
主动学习地图
与传统方案不同，ACE可以更好的理解物理场景，完全使用3D地图来取代神经网络。
逼真可信的AR依赖于高精度的定位，确定用户设备的位置和视角，并将虚拟内容固定在适当的位置，与物理场景融合。即使用户在几个月后重新访问该内容，也能在同一位置找到它。
GPS和IMU传感器在理想情况下精度可达几米，但对AR来讲不够精准，误差还需要降至厘米级。ACE在几分钟内即可完成地图创建，重定位过程只需几毫秒，准确性也相当高。该方案的重新定位主要分为两个阶段：
1）根据具有已知姿势的图像集合构建环境的3D地图，即映射阶段；
2）将新的查询/访问图像与3D地图匹配，来确定准确的位置和姿态，即重定位阶段。
ACE完全用3D地图代替神经网络，这个3D地图与所有映射图像一致，不需要重建点云。当给出一个新的图像查询任务，神经网络可以准确地告诉我们每个像素在场景空间中的对应点，并通过对齐对应关系来推断相机姿态。
ACE使用的神经网络足够轻量化，仅占用4MB内存就能代表整个地图，在单GPU上运行的速度高达40fps，在常见的智能手机上速度可达20fps。
另外，只需要5分钟就能从包含姿态数据的RGB图像中生成3D场景并创建神经地图，还可以通过一帧RGB图像来估计相机姿态、重新定位。
为什么ACE速度快？
DSAC*基于场景坐标回归框架，是十年前提出的技术。另外，它需要两个阶段的训练，一次优化一张映射图像的场景重投影误差：一张图像提供了大量用于学习的像素，但具有高度的重投影误差，损失和梯度也是如此。
相比之下，ACE只需要训练减少像素级插帧误差，能同时优化所有映射图像的地图，无需处理图像损失，因此训练效率更高。
最终的优化非常稳定，Niantic指出：我们训练ACE的速度可以比5分钟更快，以获得仍然可用的结果。训练时间为甚至可缩短至10秒（不包括20秒的数据准备）。
值得注意的是，ACE可以非常适合较大规模的户外场景，不过内存占用和较短的映射时间一定程度上限制其功能。因此，Niantic将较大的场景分成较小的块，并为每个块训练一个ACE模型。在重定位过程中，每个ACE模型独立估计一个姿势，并选择具有最高内点计数的一个。如果能同时使用多个GPU，训练ACE模型可以更快速。参考：
