Figur 1: Vårt skalbara och parallella SfM-system återvinner korrekta och konsekventa 1.21 miljoner kameraposer (markerade av blå prickar) och 1,68 miljarder glesa 3D-punkter i en typisk medelstor stad från 50 megapixel högupplösta bilder. Siffrorna från vänster till höger zoomar successivt närmare de slutliga representativa byggnaderna. I det här dokumentet tar vi itu med problemet med exakt och konsekvent struktur från rörelse (SfM), särskilt kameraregistrering, som vida överstiger minnet av en enda dator parallellt. Olika från tidigare metoder som drastiskt förenklar parametrarna för SfM och offrar noggrannheten, konsekvensen och robustheten i den slutliga rekonstruktionen, bevarar vi så många anslutningar mellan kameror som möjligt genom att föreslå en kameraklusteralgoritm för att dela upp ett stort SfM-problem i mindre underproblem när det gäller kamerakluster med överlappning. Vi utnyttjar sedan en hybrid formulering som tillämpar de relativa rörelserna från lokala inkrementella SfM i en global rörelse medelvärde ramar och producera överlägsen exakt och konsekvent global kameraposer. Vår skalbara formulering när det gäller kamerakluster är mycket tillämplig på hela SfM rörledning inklusive spårgenerering, lokala SfM, 3D-punkt triangulering och buntjustering, och kan rekonstruera kameran utgör en stadsskala data-uppsättning som innehåller mer än en miljon högupplösta bilder med toppmodern noggrannhet och robusthet utvärderas på riktmärken, Internet, och sekventiella data-uppsättningar.
Därefter, komponenter registreras av global rörelse medelvärde REF.
Parallel Structure from Motion from Local Increment to Global Averaging
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}