論文の概要: Geometry-aware Feature Matching for Large-Scale Structure from Motion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02310v3
• Date: Wed, 25 Sep 2024 19:15:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 23:56:04.283441
• Title: Geometry-aware Feature Matching for Large-Scale Structure from Motion
• Title（参考訳）: 動きからの大規模構造に対する幾何学的特徴マッチング
• Authors: Gonglin Chen, Jinsen Wu, Haiwei Chen, Wenbin Teng, Zhiyuan Gao, Andrew Feng, Rongjun Qin, Yajie Zhao,
• Abstract要約: 大規模シナリオでは重なりが小さい場合にギャップを埋めるために,カラーキューに加えて幾何学的手がかりを導入する。 提案手法は, 検出器フリー法からの高密度対応が幾何的に整合性を持ち, 精度が高いことを保証する。 ベンチマークデータセットにおける最先端の機能マッチングメソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.645087195983201
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Establishing consistent and dense correspondences across multiple images is crucial for Structure from Motion (SfM) systems. Significant view changes, such as air-to-ground with very sparse view overlap, pose an even greater challenge to the correspondence solvers. We present a novel optimization-based approach that significantly enhances existing feature matching methods by introducing geometry cues in addition to color cues. This helps fill gaps when there is less overlap in large-scale scenarios. Our method formulates geometric verification as an optimization problem, guiding feature matching within detector-free methods and using sparse correspondences from detector-based methods as anchor points. By enforcing geometric constraints via the Sampson Distance, our approach ensures that the denser correspondences from detector-free methods are geometrically consistent and more accurate. This hybrid strategy significantly improves correspondence density and accuracy, mitigates multi-view inconsistencies, and leads to notable advancements in camera pose accuracy and point cloud density. It outperforms state-of-the-art feature matching methods on benchmark datasets and enables feature matching in challenging extreme large-scale settings.
• Abstract（参考訳）: 複数の画像に一貫した密接な対応を確立することは、Structure from Motion (SfM)システムにとって重要である。 非常にスパースなビューオーバーラップを持つ空対地のような重要なビュー変更は、対応解決者にとってさらに大きな課題を生じさせる。 カラーキューに加えて幾何学的キューを導入することにより,既存の特徴マッチング手法を大幅に強化する,新しい最適化手法を提案する。 これにより、大規模なシナリオの重複が少なくなると、ギャップを埋めることができます。 本手法は, 幾何検定を最適化問題として定式化し, 検出器フリー法における特徴マッチングを導出し, 検出器ベース法からのスパース対応をアンカーポイントとして用いる。 Sampson Distance を用いて幾何学的制約を強制することにより、検出器なし法からのより密度の高い対応が幾何的に一貫し、より正確であることを保証する。 このハイブリッド戦略は、対応密度と精度を大幅に改善し、マルチビューの不整合を緩和し、カメラの精度と点雲密度を顕著に向上させる。 ベンチマークデータセットにおける最先端の機能マッチングメソッドよりも優れており、極端な大規模設定で機能マッチングを可能にする。

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