欧洲计算机视觉国际会议（ECCV2022）论文接收结果发布，慕尼黑工业大学、莫界、谷歌联合学术成果入选。作为国际顶尖的三大计算机视觉会议之一，本届ECCV论文有效投稿数5803篇，其中1650篇论文中选，录取率仅为28%。莫界将在技术前沿持续探索，积极参与学术交流与国际合作。

本篇论文提出了一种新的图关联结构E-Graph，通过将场景中的结构信息抽象出来，摆脱位姿估计中的共视依赖，帮助系统实现低漂移旋转估计，提升系统6-DoF位姿估计的精度和效率，有效地解决了SLAM系统在长时间无法回环的情况下，位姿估计结果逐渐漂移的问题。