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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05079v3
• Date: Thu, 18 Jul 2024 08:26:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 20:42:05.712137
• 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: 小型のバンドル調整問題を解決するために,電力可変射影(PoVar)を導入する。 提案手法は, 精度, 速度, 精度の両面から, 最先端の結果が得られたことを実験的に実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.997922776362174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most Bundle Adjustment (BA) solvers like the Levenberg-Marquard algorithm require a good initialization. Instead, initialization-free BA remains a largely uncharted territory. 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. To make such initialization-free BA approaches scalable, 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 problems 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. To our knowledge, this work is the first to address the scalability of BA without initialization opening new venues for initialization-free structure-from-motion.
• Abstract（参考訳）: Levenberg-Marquardアルゴリズムのようなほとんどのバンドル調整(BA)解法は、優れた初期化を必要とする。 代わりに、初期化のないBAは、ほとんどチャージされていない領域のままである。 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た最近の研究は、小規模初期化自由バンドル調整問題を解く能力を示している。 このような初期化のないBAアプローチをスケーラブルにするために、電力系列に基づく最近の逆展開法を拡張したパワー可変射影(PoVar)を導入する。 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。 我々の知る限り、この研究はBAのスケーラビリティに最初の取り組みであり、初期化が不要な構造運動のための新しい会場を開かなかった。

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