Power Bundle Adjustment for Large-Scale 3D Reconstruction

要約

大規模なバンドル調整問題を解くための拡張型アルゴリズムとして、Power Bundle Adjustment を紹介します。
これは、Schur の逆補数のべき級数展開に基づいており、逆展開法と呼ばれる新しい種類のソルバーを構成します。
ベキ級数の使用を理論的に正当化し、アプローチの収束を証明します。
実世界の BAL データセットを使用して、提案されたソルバーが最先端の反復法に挑戦し、非常に高い精度に到達する場合でも、正規方程式の解を大幅に加速することを示します。
この実装が容易なソルバーは、最近発表された分散バンドル調整フレームワークを補完することもできます。
提案されたパワー バンドル調整をサブ問題ソルバーとして使用すると、分散最適化の速度と精度が大幅に向上することを示します。

要約(オリジナル)

We introduce Power Bundle Adjustment as an expansion type algorithm for solving large-scale bundle adjustment problems. It is based on the power series expansion of the inverse Schur complement and constitutes a new family of solvers that we call inverse expansion methods. We theoretically justify the use of power series and we prove the convergence of our approach. Using the real-world BAL dataset we show that the proposed solver challenges the state-of-the-art iterative methods and significantly accelerates the solution of the normal equation, even for reaching a very high accuracy. This easy-to-implement solver can also complement a recently presented distributed bundle adjustment framework. We demonstrate that employing the proposed Power Bundle Adjustment as a sub-problem solver significantly improves speed and accuracy of the distributed optimization.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google