Visual SLAM中主流重定位算法有哪些，重定位与回环检测的异同点
先回答第二个问题。重定位指的是当跟丢之后重新找回当前的姿态，而回环检测则是识别曾经到过的场景，将其与当前帧对应。二者目的不同，重定位主要为了恢复姿态估计，而回环为了解决飘移，提高全局精度。之所以容易混淆，可能是因为重定位通常也需要找到与之前帧的对应关系来解出姿态，而这可以通过回环检测来完成。也就是说，二者在匹配帧上可以共享一些算法。然后是第一个问题。专门研究重定位的论文很多，实际在单目VSLAM算法用的比较多的还是基于BoW的匹配方案（ORB-SLAM，VINS等），也有基于机器学习匹配patch的方法（PTAM）。同时也有一些简单粗暴的解决方案，比如单独开线程暴力匹配之前所有关键帧（LSD），或者只扰动初始值不断与上一个关键帧进行匹配（DSO）。
■网友
大部分视觉里程计和slam中都有重定位的function。单独一个代码完成重定位功能的印象比较深是posenet http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/relocalisation/，用的是GoogLenet，这个代码把最后的softmax层改成回归层，然后refine，训练集来自于SFM的标注。
■网友
传统的词袋和VLAD
以及深度学习的netvlad mobilenetvlad 用于3D激光的pointnetvlad，
dl的方法语义性强，抗环境变化时间光照，
夏染：NetVLAD与MobileNetVLAD 极简的打开方式捞一下
重定位和回环检测更多是技术在使用目的上的区别，回环是针对SLAM过程中误差消除，所以讲究快，回环成功的逻辑要求也比较高，比如满足分数时间序列上都满足才认为回环
重定位用在定位上，有了一定在建图空间的先验，分数选择逻辑上会不一样。
【Visual SLAM中主流重定位算法有哪些，重定位与回环检测的异同点】 用途上吧，工具还是那些工具，图与图，特征与特征，但因为目的不同，构建也会不同
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