論文の概要: Power Variable Projection for Initialization-Free Large-Scale Bundle Adjustment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05079v2
• Date: Thu, 9 May 2024 06:59:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 12:23:27.575850
• Title: Power Variable Projection for Initialization-Free Large-Scale Bundle Adjustment
• Title（参考訳）: 初期化のない大規模バンドル調整のための可変パワープロジェクション
• Authors: Simon Weber, Je Hyeong Hong, Daniel Cremers,
• Abstract要約: 本稿では,電力系列に基づく最近の逆展開法を拡張した電力可変射影(PoVar)を提案する。 提案手法は, 精度, 速度, 精度の両面から, 解法が得られたことを実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.997922776362174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Initialization-free bundle adjustment (BA) remains largely uncharted. While Levenberg-Marquardt algorithm is the golden method to solve the BA problem, it generally relies on a good initialization. In contrast, the under-explored Variable Projection algorithm (VarPro) exhibits a wide convergence basin even without initialization. Coupled with object space error formulation, recent works have shown its ability to solve (small-scale) initialization-free bundle adjustment problem. We introduce Power Variable Projection (PoVar), extending a recent inverse expansion method based on power series. Importantly, we link the power series expansion to Riemannian manifold optimization. This projective framework is crucial to solve large-scale bundle adjustment problem without initialization. Using the real-world BAL dataset, we experimentally demonstrate that our solver achieves state-of-the-art results in terms of speed and accuracy. In particular, our work is the first, to our knowledge, that addresses the scalability of BA without initialization and opens new venues for initialization-free Structure-from-Motion.
• Abstract（参考訳）: 初期化自由バンドル調整(BA)は、ほとんど無チャージのままである。 Levenberg-MarquardtアルゴリズムはBA問題を解くための黄金の手法であるが、一般に良い初期化に依存している。 対照的に、探索されていない可変射影アルゴリズム(VarPro)は初期化なしでも広い収束盆地を示す。 オブジェクト空間誤差の定式化と組み合わせて、最近の研究は、(小規模の)初期化自由バンドル調整問題を解く能力を示している。 本稿では,電力系列に基づく最近の逆展開法を拡張した電力可変射影(PoVar)を提案する。 重要なことに、パワー級数展開はリーマン多様体の最適化にリンクする。 この射影フレームワークは,初期化を伴わない大規模バンドル調整問題の解決に不可欠である。 実世界のBALデータセットを用いて,我々の解法が最先端の結果を速度と精度で達成できることを実験的に実証した。 特に、私たちの研究は、私たちの知る限りでは、初期化なしでBAのスケーラビリティに対処し、初期化不要なStructure-from-Motionのための新しい場所を開く最初のものです。

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