論文の概要: MGSfM: Multi-Camera Geometry Driven Global Structure-from-Motion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03306v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 05:25:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.667819
• Title: MGSfM: Multi-Camera Geometry Driven Global Structure-from-Motion
• Title（参考訳）: MGSfM:マルチカメラ幾何駆動のグローバル構造
• Authors: Peilin Tao, Hainan Cui, Diantao Tu, Shuhan Shen,
• Abstract要約: マルチカメラシステムのための新しいグローバルモーション平均化フレームワークを提案する。 我々のシステムは、効率を大幅に改善しながら、漸進的なSfM精度に適合または超える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.24058110580706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-camera systems are increasingly vital in the environmental perception of autonomous vehicles and robotics. Their physical configuration offers inherent fixed relative pose constraints that benefit Structure-from-Motion (SfM). However, traditional global SfM systems struggle with robustness due to their optimization framework. We propose a novel global motion averaging framework for multi-camera systems, featuring two core components: a decoupled rotation averaging module and a hybrid translation averaging module. Our rotation averaging employs a hierarchical strategy by first estimating relative rotations within rigid camera units and then computing global rigid unit rotations. To enhance the robustness of translation averaging, we incorporate both camera-to-camera and camera-to-point constraints to initialize camera positions and 3D points with a convex distance-based objective function and refine them with an unbiased non-bilinear angle-based objective function. Experiments on large-scale datasets show that our system matches or exceeds incremental SfM accuracy while significantly improving efficiency. Our framework outperforms existing global SfM methods, establishing itself as a robust solution for real-world multi-camera SfM applications. The code is available at https://github.com/3dv-casia/MGSfM/.
• Abstract（参考訳）: マルチカメラシステムは、自動運転車やロボティクスの環境認識においてますます重要になっている。 彼らの物理的な構成は、Structure-from-Motion(SfM)に利益をもたらす固有の固定された相対的なポーズ制約を提供する。 しかし、従来のグローバルなSfMシステムは、最適化フレームワークのために堅牢性に苦慮している。 本稿では,分離された回転平均化モジュールとハイブリッド翻訳平均化モジュールの2つのコアコンポーネントを特徴とする,マルチカメラシステムのための新しいグローバルモーション平均化フレームワークを提案する。 我々の回転平均化は、まず剛性カメラユニット内の相対回転を推定し、次にグローバルな剛性ユニット回転を計算することによって階層的戦略を用いる。 翻訳平均化のロバスト性を高めるため,カメラ・カメラ・カメラ・ツー・ポイントの制約を併用し,カメラ位置と3Dポイントを凸距離ベース目標関数で初期化し,非バイアス非双線形角度ベース目標関数で洗練する。 大規模データセットの実験により、我々のシステムは漸進的なSfM精度と一致し、効率を大幅に向上することが示された。 我々のフレームワークは既存のグローバルSfMよりも優れており、実世界のマルチカメラSfMアプリケーションのための堅牢なソリューションとして確立されている。 コードはhttps://github.com/3dv-casia/MGSfM/で公開されている。

関連論文リスト

• A Constrained Optimization Approach for Gaussian Splatting from Coarsely-posed Images and Noisy Lidar Point Clouds [37.043012716944496]
  カメラポーズ推定と3次元再構成を同時に行うための制約付き最適化手法を提案する。 実験により,提案手法は既存の(マルチモーダル)3DGSベースラインを著しく上回ることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-12T08:34:43Z)
• Gravity-aligned Rotation Averaging with Circular Regression [53.81374943525774]
  我々は,重力方向をグローバルパイプラインの回転平均位相に統合する原理的アプローチを導入する。 4つの大規模データセットで最先端の精度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T17:37:43Z)
• Global Structure-from-Motion Revisited [57.30100303979393]
  我々は,グローバルSfMにおける技術状況より優れた新しい汎用システムとして,GLOMAPを提案する。 精度とロバスト性の観点からは、最も広く使われている増分SfMであるCOLMAPよりも高い結果が得られる。 当社のシステムはオープンソース実装として共有しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T17:54:24Z)
• VICAN: Very Efficient Calibration Algorithm for Large Camera Networks [49.17165360280794]
  ポースグラフ最適化手法を拡張する新しい手法を提案する。 我々は、カメラを含む二部グラフ、オブジェクトの動的進化、各ステップにおけるカメラオブジェクト間の相対変換について考察する。 我々のフレームワークは従来のPGOソルバとの互換性を維持しているが、その有効性はカスタマイズされた最適化方式の恩恵を受けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T17:47:03Z)
• Double-chain Constraints for 3D Human Pose Estimation in Images and Videos [21.42410292863492]
  深度情報を欠く2次元のポーズから3Dのポーズを再構築することは、人間の動きの複雑さと多様性のために困難である。 ポーズを制約する新しいモデルであるDouble-chain Graph Convolutional Transformer (DC-GCT)を提案する。 本稿では,DC-GCTが2つの挑戦的データセットに対して最先端の性能を達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T02:41:18Z)
• Pointless Global Bundle Adjustment With Relative Motions Hessians [0.0]
  本稿では,画像特徴の再投影誤差に依存しない新しいバンドル調整手法を提案する。 本手法は, 構造物の寄与を暗黙的に反映しながら, 相対的な動きを平均化する。 我々は、この手法がモーション平均化手法のアップグレード版であり、フォトグラムデータセットとコンピュータビジョンベンチマークの両方でその効果を実証していると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T10:20:32Z)
• AdaSfM: From Coarse Global to Fine Incremental Adaptive Structure from Motion [48.835456049755166]
  AdaSfMは粗粒度適応型SfMアプローチであり、大規模かつ挑戦的なデータセットにスケーラブルである。 当社のアプローチはまず,低コストセンサによる計測を利用して,ビューグラフの信頼性を向上させる,粗大なグローバルSfMを実現する。 本手法では,全局所再構成をグローバルSfMの座標フレームに整合させるため,しきい値適応戦略を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-28T09:06:50Z)
• RelPose: Predicting Probabilistic Relative Rotation for Single Objects in the Wild [73.1276968007689]
  本稿では、任意のオブジェクトの複数の画像からカメラ視点を推定するデータ駆動手法について述べる。 本手法は, 画像の鮮明さから, 最先端のSfM法とSLAM法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-11T17:59:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。