論文の概要: HARA: A Hierarchical Approach for Robust Rotation Averaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08831v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 23:25:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-18 14:42:57.301495
• Title: HARA: A Hierarchical Approach for Robust Rotation Averaging
• Title（参考訳）: 原:ロバスト回転平均化のための階層的アプローチ
• Authors: Seong Hun Lee, Javier Civera
• Abstract要約: 本研究では,複数回転平均化のための新しい階層的手法であるharaを提案する。 本手法は三重項支持階層に基づいて回転グラフを漸進的に初期化する。 我々は、合成データと実データの両方を広範囲に評価し、最先端の結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.988127286748558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel hierarchical approach for multiple rotation averaging, dubbed HARA. Our method incrementally initializes the rotation graph based on a hierarchy of triplet support. The key idea is to build a spanning tree by prioritizing the edges with many strong triplet supports and gradually adding those with weaker and fewer supports. This reduces the risk of adding outliers in the spanning tree. As a result, we obtain a robust initial solution that enables us to filter outliers prior to nonlinear optimization. With minimal modification, our approach can also integrate the knowledge of the number of valid 2D-2D correspondences. We perform extensive evaluations on both synthetic and real datasets, demonstrating state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,複数の回転平均化に対する新しい階層的アプローチであるharaを提案する。 本手法は三重項支持階層に基づいて回転グラフを漸進的に初期化する。 キーとなるアイデアは、強力なトリプルトサポートでエッジを優先順位付けし、より弱く少ないサポートで徐々に追加することで、スパンニングツリーを構築することである。 これにより、スパンニングツリーに外れ値を追加するリスクが軽減される。 その結果,非線形最適化に先立ち,外れ値のフィルタリングを可能にするロバストな初期解が得られる。 最小限の変更で、有効な2D-2D対応の数の知識を統合できる。 合成データと実データの両方について広範な評価を行い,最新結果を実証した。

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