論文の概要: Pointless Global Bundle Adjustment With Relative Motions Hessians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05118v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 10:20:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 15:21:02.021469
• Title: Pointless Global Bundle Adjustment With Relative Motions Hessians
• Title（参考訳）: 相対運動ヘッセンによる無点グローバルバンドル調整
• Authors: Ewelina Rupnik and Marc Pierrot-Deseilligny
• Abstract要約: 本稿では,画像特徴の再投影誤差に依存しない新しいバンドル調整手法を提案する。 本手法は, 構造物の寄与を暗黙的に反映しながら, 相対的な動きを平均化する。 我々は、この手法がモーション平均化手法のアップグレード版であり、フォトグラムデータセットとコンピュータビジョンベンチマークの両方でその効果を実証していると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bundle adjustment (BA) is the standard way to optimise camera poses and to produce sparse representations of a scene. However, as the number of camera poses and features grows, refinement through bundle adjustment becomes inefficient. Inspired by global motion averaging methods, we propose a new bundle adjustment objective which does not rely on image features' reprojection errors yet maintains precision on par with classical BA. Our method averages over relative motions while implicitly incorporating the contribution of the structure in the adjustment. To that end, we weight the objective function by local hessian matrices - a by-product of local bundle adjustments performed on relative motions (e.g., pairs or triplets) during the pose initialisation step. Such hessians are extremely rich as they encapsulate both the features' random errors and the geometric configuration between the cameras. These pieces of information propagated to the global frame help to guide the final optimisation in a more rigorous way. We argue that this approach is an upgraded version of the motion averaging approach and demonstrate its effectiveness on both photogrammetric datasets and computer vision benchmarks.
• Abstract（参考訳）: バンドル調整(BA)は、カメラのポーズを最適化し、シーンのスパース表現を生成する標準的な方法である。 しかし、カメラのポーズや機能が増えていくにつれて、バンドル調整による精細化は非効率になる。 我々は,大域的な動き平均化手法に触発されて,画像特徴の再投影誤差に依存しず,従来のbaと同等精度を維持した新しいバンドル調整目標を提案する。 本手法は, 相対運動を平均し, 調整における構造の寄与を暗黙的に取り入れる。 この目的のために、ポーズ初期化段階における相対運動(ペアや三重項など)において局所的な束調整の副産物である局所ヘッセン行列による目的関数を重み付けする。 このようなヘッセン人は、特徴のランダムエラーとカメラ間の幾何学的配置の両方をカプセル化するので、非常に豊かである。 これらの情報がグローバルフレームに伝播することで、最終的な最適化をより厳密な方法で導くのに役立つ。 我々は、この手法がモーション平均化手法のアップグレード版であり、フォトグラムデータセットとコンピュータビジョンベンチマークの両方でその効果を実証していると論じる。

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