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场景坐标回归
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SCE-SLAM：通过场景坐标嵌入实现尺度一致的单目 SLAM
SCE-SLAM: Scale-Consistent Monocular SLAM via Scene Coordinate Embeddings
用场景坐标嵌入作为跨窗口的全局尺度锚点，配合几何调制注意力做历史尺度传播，可复用到任何存在尺度漂移的单目里程计/SLAM 或长序列位姿估计中。
通过位姿图优化从无位姿图像中学习场景坐标重建
Learning Scene Coordinate Reconstruction from Unposed Images via Pose Graph Optimization
把位姿图优化作为后处理模块接到无监督 SfM 网络（ACE-Zero）的输出上，并用对极几何与光流一致性估计每条相对位姿约束的置信度，做加权优化——这套「学习预测 + 全局几何优化」的混合范式可直接迁移到任何需要从无序图像恢复相机位姿的视觉流程中。
CoLoR：大规模视觉定位中场景坐标回归的关键所在
CoLoR: The Devil is in Scene Coordinate Regression for Large-Scale Visual Localization
针对大场景下稀疏共视与局部外观歧义问题，提出将场景点划分为多视图/单视图集的两阶段自举监督，以及统一全局与局部特征的图像级/像素级多粒度检索特征，可直接用于提升基于 SCR 的大规模视觉定位精度，同时保持紧凑地图。