論文の概要: LOSTU: Fast, Scalable, and Uncertainty-Aware Triangulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11171v2
- Date: Mon, 18 Mar 2024 02:12:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 03:02:46.021129
- Title: LOSTU: Fast, Scalable, and Uncertainty-Aware Triangulation
- Title(参考訳): LOSTU: 高速でスケーラブルで不確実な三角測量
- Authors: Sébastien Henry, John A. Christian,
- Abstract要約: この研究は、textttLOSTUと呼ばれる三角測量の非定型的でスケーラブルで統計的に最適な方法を提案する。
再射(L$)エラーを最小限に抑える三角法アルゴリズムとは異なり、LOSTUはカメラのポーズやパラメータにエラーがある場合に、最大推定値を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work proposes a non-iterative, scalable, and statistically optimal way to triangulate called \texttt{LOSTU}. Unlike triangulation algorithms that minimize the reprojection ($L_2$) error, LOSTU will still provide the maximum likelihood estimate when there are errors in camera pose or parameters. This generic framework is used to contextualize other triangulation methods like the direct linear transform (DLT) or the midpoint. Synthetic experiments show that LOSTU can be substantially faster than using uncertainty-aware Levenberg-Marquardt (or similar) optimization schemes, while providing results of comparable precision. Finally, LOSTU is implemented in sequential reconstruction in conjunction with uncertainty-aware pose estimation, where it yields better reconstruction metrics.
- Abstract(参考訳): この研究は、‘texttt{LOSTU} と呼ばれる三角測量を非定性的でスケーラブルで統計的に最適に行う方法を提案する。
再射(L_2$)エラーを最小限に抑える三角法アルゴリズムとは異なり、LOSTUはカメラのポーズやパラメータにエラーがある場合の最大推定値を提供する。
この一般的なフレームワークは、直接線形変換(DLT)や中間点のような他の三角法を文脈化するために用いられる。
合成実験により、LOSTU は不確実性を意識した Levenberg-Marquardt (または類似した) 最適化スキームよりもはるかに高速であり、同等の精度で結果が得られることが示された。
最後に、LOSTUは、不確実性を認識したポーズ推定と共に逐次再構成で実装され、より良い復元基準が得られる。
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