资料|开源!ICCV2021最佳学生论文pixsfm

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作者丨Realcat

来源丨计算机视觉SLAM

Hi大家好&＃xff0c;我是realcat&＃xff0c;今天给大家分享一项近期开源的优秀工作。

时隔近4个月&＃xff0c;ICCV 2021 最佳学生论文Pixel Perfect SFM &＃xff08;pixsfm&＃xff09;终于开源了&＃xff0c;这篇文章介绍了一种对SFM模型进行优化的新方式&＃xff1a;借助deep features&＃xff0c;引入了优化2D特征点的FKA&＃xff0c;以及优化3D点和相机位姿的FBA。经过优化&＃xff0c;3D点的精度提升10%~45%&＃xff0c;精度相较于PatchFlow的方式提升了5%&＃xff08;且运行速度提升50倍&＃xff09;&＃xff0c;室内外SFM精度提升明显&＃xff0c;这一切的提升仅相较于原始的COLMAP增加不多于20%的耗时。

下图是一作Sarlin小哥发的推文状态。

• 代码&＃xff1a;github.com/cvg/pixel-perfect-sfm

• 主页&＃xff1a;psarlin.com/pixsfm

简介

作者将pixsfm封装成一个可供COLMAP/Hloc工具箱使用的Python模块&＃xff0c;用户可方便地使用该模块进行如下任务&＃xff1a;

• 通过Hloc重建并优化模型&＃xff1b;

• 使用Hloc对query图重定位并优化&＃xff1b;

• 在COLMAP数据库的基础上优化特征点位置、3D点以及相机位姿&＃xff1b;

作者通过内存管理、并行化以及SIMD对其实现进行优化&＃xff0c;使得pixsfm能够用在大场景模型优化。

各位感兴趣的同学赶快上手尝试一下吧。

本文仅做学术分享&＃xff0c;如有侵权&＃xff0c;请联系删文。

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