Global Structure-from-Motion Revisited

要約

画像から 3D 構造とカメラ モーションを復元することは、コンピューター ビジョン研究の長年の焦点であり、Structure-from-Motion (SfM) として知られています。
この問題の解決策は、段階的アプローチとグローバルなアプローチに分類されます。
これまで、最も一般的なシステムは、その優れた精度と堅牢性によりインクリメンタル パラダイムに従っていますが、グローバルなアプローチは大幅に拡張性と効率性が向上しています。
この研究により、私たちはグローバル SfM の問題を再検討し、グローバル SfM の最先端技術を上回る新しい汎用システムとして GLOMAP を提案します。
精度と堅牢性の点では、最も広く使用されているインクリメンタル SfM である COLMAP と同等以上の結果を達成しながら、桁違いに高速です。
私たちはシステムをオープンソース実装として {https://github.com/colmap/glomap} で共有しています。

要約(オリジナル)

Recovering 3D structure and camera motion from images has been a long-standing focus of computer vision research and is known as Structure-from-Motion (SfM). Solutions to this problem are categorized into incremental and global approaches. Until now, the most popular systems follow the incremental paradigm due to its superior accuracy and robustness, while global approaches are drastically more scalable and efficient. With this work, we revisit the problem of global SfM and propose GLOMAP as a new general-purpose system that outperforms the state of the art in global SfM. In terms of accuracy and robustness, we achieve results on-par or superior to COLMAP, the most widely used incremental SfM, while being orders of magnitude faster. We share our system as an open-source implementation at {https://github.com/colmap/glomap}.

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