論文の概要: FastMap: Revisiting Dense and Scalable Structure from Motion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04612v2
• Date: Tue, 20 May 2025 03:10:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 19:22:16.863604
• Title: FastMap: Revisiting Dense and Scalable Structure from Motion
• Title（参考訳）: FastMap: 動きからディッセンスとスケーラブルな構造を再考する
• Authors: Jiahao Li, Haochen Wang, Muhammad Zubair Irshad, Igor Vasiljevic, Matthew R. Walter, Vitor Campagnolo Guizilini, Greg Shakhnarovich,
• Abstract要約: 我々は,高速さと簡易さに焦点をあてた動き法から,新たなグローバルな構造であるFastMapを提案する。 COLMAPやGLOMAPといった従来の手法は、一致したキーポイントペアの数が大きくなるとスケーラビリティが低下する。 我々は,FastMapが大規模シーンにおけるCOLMAPやGLOMAPよりも高速で,ポーズ精度が同等であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.930994695116198
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose FastMap, a new global structure from motion method focused on speed and simplicity. Previous methods like COLMAP and GLOMAP are able to estimate high-precision camera poses, but suffer from poor scalability when the number of matched keypoint pairs becomes large. We identify two key factors leading to this problem: poor parallelization and computationally expensive optimization steps. To overcome these issues, we design an SfM framework that relies entirely on GPU-friendly operations, making it easily parallelizable. Moreover, each optimization step runs in time linear to the number of image pairs, independent of keypoint pairs or 3D points. Through extensive experiments, we show that FastMap is faster than COLMAP and GLOMAP on large-scale scenes with comparable pose accuracy.
• Abstract（参考訳）: 我々は,高速さと簡易さに焦点をあてた動き法から,新たなグローバルな構造であるFastMapを提案する。 COLMAPやGLOMAPのような従来手法では、高精度カメラのポーズを推定できるが、一致したキーポイントペアの数が大きくなるとスケーラビリティが低下する。 この問題に繋がる2つの重要な要因は、並列化の貧弱さと計算コストのかかる最適化ステップである。 これらの問題を克服するために、GPUフレンドリな操作に完全に依存するSfMフレームワークを設計し、容易に並列化できるようにします。 さらに、各最適化ステップは、キーポイントペアや3Dポイントとは独立に、画像ペアの数に線形な時間で実行される。 広範にわたる実験により,FastMapは大規模シーンにおけるCOLMAPやGLOMAPよりも高速で,ポーズの精度が同等であることを示す。

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