Bundlejustering är en nyckelkomponent i nästan alla funktionsbaserade 3D-rekonstruktionssystem, som används för att beräkna exakta uppskattningar av kalibreringsparametrar och struktur- och rörelsekonfigurationer. Dessa problem tenderar att vara mycket stora, ofta med tusentals variabler. Effektiva optimeringsmetoder är därför avgörande. Den traditionella Levenberg Marquardt algoritm med en direkt sparse lösare kan effektivt anpassas till den speciella strukturen av problemet och fungerar bra för små till medelstora inställningar. För större konfigurationer gör dock kubikberäkningens komplexitet detta tillvägagångssätt oöverkomligt dyrt. Det naturliga steget här är att vända sig till iterativa metoder för att lösa de normala ekvationerna såsom konjugerade gradienter. Hittills har det inte gjorts några större framsteg i denna riktning. Detta beror förmodligen på bristen på lämpliga pre-conditioners, som anses nödvändiga för framgång för någon iterativ linjär lösare. I detta dokument visar vi hur flerskaliga representationer, som härrör från den underliggande geometriska layouten av problemet, kan användas för att dramatiskt öka kraften hos raka framåt förkonditionatorer som Gauss-Seidel.
Byröd ochÄström löser problemet med att använda förkonjugerade konjugatgradienter, med hjälp av den underliggande geometriska layouten REF.
Bundle Adjustment using Conjugate Gradients with Multiscale Preconditioning
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}