Uppgiften att beräkna 3D-rekonstruktioner från stora mängder data har blivit ett aktivt forskningsområde under de senaste åren. Baserat på en första uppskattning som tillhandahålls av struktur från rörelse, buntjustering syftar till att hitta en lösning som är optimal för alla kameror och 3D-punkter. Motsvarande icke-linjära optimeringsproblem brukar lösas med Levenberg-Marquardt algoritm kombinerat med konjugerad lutning nedstigning. Även om många anpassningar och utvidgningar av den klassiska kombinationsjusteringsmetoden har föreslagits, är det endast ett fåtal verk som tar hänsyn till GPU-systemens accelerationspotential. I detta dokument beskrivs möjligheterna till tids- och utrymmesbesparingar när genomförandestrategin anpassas till villkoren och kraven för att förverkliga en bunter på heterogena CPU-GPU-system. Istället för att fokusera på standard tillvägagångssätt av Levenberg-Marquardt optimering ensam, ickelinjär konjugerad lutning nedstigning och alternerande resektion-intersektion studeras som två alternativ. Experimenten visar att i synnerhet alternerande resektion-intersektion når låga felfrekvenser mycket snabbt, men konvergerar till större felfrekvenser än Levenberg-Marquardt. PBA, som en av de nuvarande state-of-the-art bunters, konvergerar långsammare i 50% av testfallen och behöver 1,5-2 gånger mer minne än LevenbergMarquardt genomförande.
En annan GPU genomförande av Hänsch et al. visar att det är möjligt att effektivt parallellisera Levenberg-Marquardt algoritm (LM) REF.
MODERN METHODS OF BUNDLE ADJUSTMENT ON THE GPU
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}