論文の概要: Robust Incremental Structure-from-Motion with Hybrid Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19811v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 22:20:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 17:29:56.129787
• Title: Robust Incremental Structure-from-Motion with Hybrid Features
• Title（参考訳）: ハイブリッド特徴をもつロバストインクリメンタル構造
• Authors: Shaohui Liu, Yidan Gao, Tianyi Zhang, Rémi Pautrat, Johannes L. Schönberger, Viktor Larsson, Marc Pollefeys,
• Abstract要約: 本稿では,線とその構造的幾何学的関係を利用した漸進的構造移動システム(SfM)を提案する。 我々のシステムは、SfMの広く使われている点ベースの技術と比較すると、一貫して堅牢で正確である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.55745864762703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structure-from-Motion (SfM) has become a ubiquitous tool for camera calibration and scene reconstruction with many downstream applications in computer vision and beyond. While the state-of-the-art SfM pipelines have reached a high level of maturity in well-textured and well-configured scenes over the last decades, they still fall short of robustly solving the SfM problem in challenging scenarios. In particular, weakly textured scenes and poorly constrained configurations oftentimes cause catastrophic failures or large errors for the primarily keypoint-based pipelines. In these scenarios, line segments are often abundant and can offer complementary geometric constraints. Their large spatial extent and typically structured configurations lead to stronger geometric constraints as compared to traditional keypoint-based methods. In this work, we introduce an incremental SfM system that, in addition to points, leverages lines and their structured geometric relations. Our technical contributions span the entire pipeline (mapping, triangulation, registration) and we integrate these into a comprehensive end-to-end SfM system that we share as an open-source software with the community. We also present the first analytical method to propagate uncertainties for 3D optimized lines via sensitivity analysis. Experiments show that our system is consistently more robust and accurate compared to the widely used point-based state of the art in SfM -- achieving richer maps and more precise camera registrations, especially under challenging conditions. In addition, our uncertainty-aware localization module alone is able to consistently improve over the state of the art under both point-alone and hybrid setups.
• Abstract（参考訳）: Structure-from-Motion (SfM) は、カメラキャリブレーションとシーン再構築のためのユビキタスツールとなり、コンピュータビジョンなど多くのダウンストリームアプリケーションで使われている。 最先端のSfMパイプラインは、何十年もの間、よくコンテクストされた、よく構成されたシーンで高い成熟度に達してきたが、それでも、挑戦的なシナリオでSfMの問題を堅牢に解決するには至っていない。 特に、弱いテクスチャ化されたシーンと制約の弱い構成は、しばしば破滅的な失敗や、主にキーポイントベースのパイプラインの大きなエラーを引き起こす。 これらのシナリオでは、線分はしばしば豊富であり、相補的な幾何学的制約を与えることができる。 それらの大きな空間範囲と典型的に構造化された構成は、伝統的なキーポイントベースの手法と比較して、より強い幾何学的制約をもたらす。 本研究では、点に加えて、線とその構造的幾何関係を利用する漸進的なSfMシステムを導入する。 技術的なコントリビューションはパイプライン全体(マッピング、三角測量、登録)に及び、これらを総合的なエンドツーエンドのSfMシステムに統合し、コミュニティとオープンソースソフトウェアとして共有しています。 また, 感度解析による3次元最適化線の不確かさを伝搬する最初の解析手法を提案する。 実験により、我々のシステムは、SfMの広く使われているポイントベースの最先端技術と比較して、一貫して堅牢で正確であることが示され、よりリッチなマップとより正確なカメラ登録を実現している。 さらに、我々の不確実性を考慮したローカライゼーションモジュールだけでは、ポイントアローンとハイブリッドの両方のセットアップの下で、最先端よりも一貫して改善できる。

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