ORB基于DBOW的全局匹配和Maplab的全局匹配的比较

DBOW的基本原理是判断最相似的两张图。但如果作为基于地图的定位来做的化，当场景大部分区域放生变化的时候，其实很难找到相似的图片了。Maplab中直接使用描述符匹配，不管一个场景变换再大，只有有不小部分是可识别的就能work。两张图片的对比只用了单张图片的信息。有的时候一张图片的信息不够匹配上，但多张图片组合在一起才能产生足够信息。而Maplab的方式能够自然的使用多张图片联合一起的信息。ORB的重定位中只使用DBOW检测出来的frame看到的3d点来做匹配。但DBOW选出的图片经常是偏离最近kf的。所以能匹配上的就更少了。主要也只用了单张图片的信息。基于DBOW的地图还需要存BowVector，FeatureVector等额外信息

总结来看就是Maplab的全局定位要大大优于DBOW。毕竟DBOW只是用来做单次slam的回环和重定位，场景不会发生太大变化。