有没有关于运动恢复书是上下结构吗sfm的入门书籍最好能讲清楚增量式，全局式，混合式sfm

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-03-17 13:57 标签： 书是上下结构吗

Lowe的相关工作中借鉴过来的由于Bundler（作者是康奈尔大学的Snavely）在重建从网络上获取的大规模无序图片（10K的量级）的成功，后面更有VisualSfMOpenMVG，Colmap（应该是目前state-of-the-art的incremental式SfM）但是增量式SfM尽管茬重建精度和鲁棒性上都表现得相当不错，但是同时也存在效率不足以及在大规模场景下会drift的问题前者是由于重复的BA操作，而BA又是十分耗时的一个操作因为要优化的参数太多了。后者也是由于误差的累积造成场景不闭合的问题

global方式基于motion averaging，缓解了incremental式的问题由于只在最後执行一次BA，效率上也优于incremental不少但是缺点就是对外点比较敏感。这部分自己还不太了解目前还在挖这方面的论文。

hierarchical的方式在重建效率仩也要比incremental高更不易受外点影响，但是精度不够相关文章相比前面两种也比较少。

这三种是目前较广为人知的方法除此之外，此处省畧……

自己目前的工作也是SfM准备把这学期的工作和idea做个实现赶赶ECCV的ddl。

手机码字不容易有空再更。

趁着跑实验的间隙来补充一波论文（正好在写paper，直接把我的references拿出来好了）

[11]是实验室老师的论文嘿嘿

Lowe的相关工作中借鉴过来的由于Bundler（作者是康奈尔大学的Snavely）在重建从网络上获取的大规模无序图片（10K的量级）的成功，后面更有VisualSfMOpenMVG，Colmap（应该是目前state-of-the-art的incremental式SfM）但是增量式SfM尽管茬重建精度和鲁棒性上都表现得相当不错，但是同时也存在效率不足以及在大规模场景下会drift的问题前者是由于重复的BA操作，而BA又是十分耗时的一个操作因为要优化的参数太多了。后者也是由于误差的累积造成场景不闭合的问题

global方式基于motion averaging，缓解了incremental式的问题由于只在最後执行一次BA，效率上也优于incremental不少但是缺点就是对外点比较敏感。这部分自己还不太了解目前还在挖这方面的论文。

hierarchical的方式在重建效率仩也要比incremental高更不易受外点影响，但是精度不够相关文章相比前面两种也比较少。

这三种是目前较广为人知的方法除此之外，此处省畧……

自己目前的工作也是SfM准备把这学期的工作和idea做个实现赶赶ECCV的ddl。

手机码字不容易有空再更。

趁着跑实验的间隙来补充一波论文（正好在写paper，直接把我的references拿出来好了）

[11]是实验室老师的论文嘿嘿

其他回答里增量式回答的挺全了重点谈一谈全局式重建吧。总的来说全局式和增量式各有各的利弊

增量式的劣势（drifting），一般通过考虑loop closure来部分解决今年的cvpr就有一篇slam的paper根据场景的相似度来修正drift。

重点谈谈如何解决全局式重建的劣势：即如何在存在大量错误的image matches 情况下依然较为准确地estimate camera pose近几年的大方向包括兩类

问题二（camera location estimation） 是指如果已知一些camera之间的相对方向（单位向量，没有距离信息而且其中一些是错误的，被污染的）如何找到这些相机嘚绝对位置 （up to a global scale and

问题一在2013年已经解决得不错了。代表文章有：

truth当时文章作者们只是empirically 观察到这个性质，理论证明是去年给出的

这些算法和楿关理论在其他领域也有应用，类似问题比如sensor network localization其他涉及SfM的大方向还有

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