相机运动估计国内外研究现状

相机运动估计是计算机视觉领域的一个重要问题，它的目的是从连续的图像序列中估计相机的运动。相机运动估计是很多计算机视觉任务的基础，比如SLAM、3D重建、视觉导航等。下面是国内外相机运动估计研究的现状：

国外研究现状：
1. 基于传统方法的相机运动估计：传统方法主要采用特征点匹配的方法，比如PnP、RANSAC等。这种方法的缺点是对于低纹理或者重复纹理区域的匹配效果不好。
2. 基于深度学习的相机运动估计：深度学习方法主要是采用卷积神经网络（CNN）来学习图像特征，然后通过回归或者分类的方式来估计相机运动。这种方法的优点是对于低纹理或者重复纹理区域的匹配效果更好，但是需要大量的训练数据。
3. 基于光流的相机运动估计：光流法是一种基于像素级别的匹配方法，可以实现实时的相机运动估计。但是对于非刚性运动或者复杂场景的匹配效果不好。

国内研究现状：
1. 基于传统方法的相机运动估计：传统方法在国内也有一定的研究，但是相对于深度学习方法，应用范围有限。
2. 基于深度学习的相机运动估计：国内的研究主要是在网络结构的设计和训练数据的采集方面进行了一定的工作。但是相对于国外，研究进展还相对较慢。
3. 基于光流的相机运动估计：光流法在国内也有一定的研究，但是对于复杂场景的匹配效果还需要进一步的提高。

总体来说，相机运动估计是一个重要的问题，目前的研究主要是基于深度学习和传统方法的结合，未来还需要进一步探索更加有效的算法。