論文の概要: Large Scale Photometric Bundle Adjustment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11762v2
• Date: Thu, 10 Sep 2020 20:31:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 21:56:45.845300
• Title: Large Scale Photometric Bundle Adjustment
• Title（参考訳）: 大規模光度バンドル調整
• Authors: Oliver J. Woodford, Edward Rosten
• Abstract要約: インターネット画像からのオフライン3D再構成は、高密度な幾何学とカメラパラメータよりも、光度を最適化するジョイントの恩恵を受けていない。 この研究は、何百万ものシーンポイントと何百ものカメラポーズと内在を共同で最適化するための枠組みを提示している。 大規模タンク・アンド・テンプルスベンチマークでは,特徴量に基づくバンドル調整よりも提案するメートル法再建精度の向上が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.184692492399686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Direct methods have shown promise on visual odometry and SLAM, leading to greater accuracy and robustness over feature-based methods. However, offline 3-d reconstruction from internet images has not yet benefited from a joint, photometric optimization over dense geometry and camera parameters. Issues such as the lack of brightness constancy, and the sheer volume of data, make this a more challenging task. This work presents a framework for jointly optimizing millions of scene points and hundreds of camera poses and intrinsics, using a photometric cost that is invariant to local lighting changes. The improvement in metric reconstruction accuracy that it confers over feature-based bundle adjustment is demonstrated on the large-scale Tanks & Temples benchmark. We further demonstrate qualitative reconstruction improvements on an internet photo collection, with challenging diversity in lighting and camera intrinsics.
• Abstract（参考訳）: 直接手法は視覚計測とSLAMを約束しており、特徴に基づく手法よりも精度と堅牢性が高い。 しかし、インターネット画像からのオフラインの3次元再構成は、密度幾何やカメラパラメーターに対するジョイントなフォトメトリック最適化の恩恵を受けていない。 明るさのコンテンシーの欠如や膨大なデータ量といった問題は、この課題をより困難なものにします。 本研究は、局所的な照明変化に不変な測光コストを用いて、数百万のシーンポイントと数百のカメラポーズとインテラルを共同で最適化する枠組みを提案する。 大規模タンク・アンド・テンプルスベンチマークでは,特徴量に基づくバンドル調整よりも提案するメートル法再建精度の向上が示されている。 我々はさらに,インターネット写真収集における質的再構成の改善を実証し,照明やカメラ内在性の多様性に挑戦する。

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