論文の概要: Optimal DLT-based Solutions for the Perspective-n-Point

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14164v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 04:04:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:24:27.457738
• Title: Optimal DLT-based Solutions for the Perspective-n-Point
• Title（参考訳）: パースペクティブn-Pointのための DLT ベースの最適解法
• Authors: Sébastien Henry, John A. Christian,
• Abstract要約: パースペクティブn-point(Newton)を解くための修正直線形(DLT)アルゴリズムを提案する。 この修正は、線形系における異なる測定を解析的に重み付けし、計算負荷を無視できるほど増加させる。 当社のアプローチは、パフォーマンスとランタイムの両方の改善をクリアします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We propose a modified normalized direct linear transform (DLT) algorithm for solving the perspective-n-point (PnP) problem with much better behavior than the conventional DLT. The modification consists of analytically weighting the different measurements in the linear system with a negligible increase in computational load. Our approach exhibits clear improvements -- in both performance and runtime -- when compared to popular methods such as EPnP, CPnP, RPnP, and OPnP. Our new non-iterative solution approaches that of the true optimal found via Gauss-Newton optimization, but at a fraction of the computational cost. Our optimal DLT (oDLT) implementation, as well as the experiments, are released in open source.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来のDLTよりもはるかに優れた振舞いでPnP問題を解くために,修正正規化直線形変換(DLT)アルゴリズムを提案する。 この修正は、線形系における異なる測定を解析的に重み付けし、計算負荷を無視的に増加させることから成っている。 提案手法はEPnP, CPnP, RPnP, OPnPといった一般的な手法と比較して, パフォーマンスと実行性の両方において明らかに改善されている。 我々の新しい非定性解は、ガウス・ニュートン最適化によって発見された真の最適解にアプローチするが、計算コストのごく一部に留まる。 我々の DLT (oDLT) 実装と実験はオープンソースでリリースされています。

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