論文の概要: Bundle Adjustment in the Eager Mode

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12190v2
• Date: Mon, 21 Jul 2025 23:13:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 21:34:13.756048
• Title: Bundle Adjustment in the Eager Mode
• Title（参考訳）: イーガーモードにおけるバンドル調整
• Authors: Zitong Zhan, Huan Xu, Zihang Fang, Xinpeng Wei, Yaoyu Hu, Chen Wang,
• Abstract要約: 高効率でPyTorchとシームレスに統合された、熱心に動くBAライブラリを導入する。 我々のアプローチには、nth2次最適化のために設計されたGPUアクセラレーション、微分可能、スパース演算、リー群およびリー代数演算、線形解法が含まれる。 提案手法は,GTSAM,g$2$o,Ceresと比較して平均18.5$times$,22$times$,23$times$の平均高速化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.13835018035969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Bundle adjustment (BA) is a critical technique in various robotic applications such as simultaneous localization and mapping (SLAM), augmented reality (AR), and photogrammetry. BA optimizes parameters such as camera poses and 3D landmarks to align them with observations. With the growing importance of deep learning in perception systems, there is an increasing need to integrate BA with deep learning frameworks for enhanced reliability and performance. However, widely-used C++-based BA libraries, such as GTSAM, g$^2$o, and Ceres, lack native integration with modern deep learning libraries like PyTorch. This limitation affects their flexibility, adaptability, ease of debugging, and overall implementation efficiency. To address this gap, we introduce an eager-mode BA library seamlessly integrated with PyTorch with high efficiency. Our approach includes GPU-accelerated, differentiable, and sparse operations designed for \nth{2}-order optimization, Lie group and Lie algebra operations, and linear solvers. Our eager-mode BA on GPU demonstrates substantial runtime efficiency, achieving an average speedup of 18.5$\times$, 22$\times$, and 23$\times$ compared to GTSAM, g$^2$o, and Ceres, respectively. The source code will be available at https://github.com/sair-lab/bae.
• Abstract（参考訳）: バンドル調整(BA)は、同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)、拡張現実(AR)、フォトグラムメトリーなど、様々なロボットアプリケーションにおいて重要な技術である。 BAは、カメラのポーズや3Dランドマークなどのパラメータを最適化して、それらを観察と整合させる。 認識システムにおけるディープラーニングの重要性の高まりに伴い、信頼性とパフォーマンスを向上させるために、BAとディープラーニングフレームワークを統合する必要性が高まっている。 しかし、GTSAM、g$^2$o、Ceresといった広く使われているC++ベースのBAライブラリは、PyTorchのような現代のディープラーニングライブラリとネイティブに統合されていない。 この制限は、柔軟性、適応性、デバッグの容易さ、全体的な実装効率に影響を与える。 このギャップに対処するため、我々はPyTorchとシームレスに統合された熱心なBAライブラリを高効率で導入する。 提案手法は,GPUアクセラレーション,微分可能,スパース演算を,nth{2}-次最適化,リー群およびリー代数演算,線形解法などに応用する。 GTSAM, g$^2$o, Ceres と比較して平均 18.5$\times$, 22$\times$, 23$\times$ となる。 ソースコードはhttps://github.com/sair-lab/bae.comから入手できる。

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