主要观点总结
本文介绍了全局SfM方法的新研究GLOMAP，它针对计算机视觉中的运动恢复结构（SfM）问题提出了一种新的全局流程。文章涵盖了方法的工作原理、实验对比以及限制。文章来源：【深蓝AI】编译。
关键观点总结
关键观点1: GLOMAP方法概述
GLOMAP是一种全局SfM方法，它引入了一种通用的全局SfM系统，旨在解决以往方法的平移平均步骤中的核心问题。该方法不通过不适定的平移平均进行全局三角测量，而是执行相机和点位置的联合估计。
关键观点2: GLOMAP与其他方法的比较
在多个数据集上的实验表明，GLOMAP在准确性和鲁棒性方面与增量方法相比有类似或更优的结果，同时运行速度更快。与其他全局SfM流程相比，GLOMAP也表现出更高的性能。
关键观点3: GLOMAP的限制
GLOMAP在某些情况下可能会失效，例如对称结构或错误估计的双视图几何。此外，它依赖于传统的对应搜索，因此外观或视角的剧烈变化可能导致匹配失败。
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🫱点这里加入18个细分方向交流群（🔥巨推荐）🫲 本文由原 paper一作Linfei Pan（潘林菲）博士指导授权【深蓝AI】编译首发，Linfei Pan博士就读于苏黎世联邦理工学院，她的个人主页为： https://lpanaf.github.io/
论文标题： Global Structure-from-Motion Revisited 论文作者： Linfei Pan, Dániel Baráth1, Marc Pollefeys, Johannes L. Schönberger 编译：巴巴塔 审核： Los 导读： ETH & 微软最新开源-全局式GLOMAP，它与以前的全局SfM系统相比，其核心区别在于全局定位步骤。不是先执行不适定的平移平均然后进行全局三角测量，而是进行联合相机和点位置估计。GLOMAP不仅在鲁棒性和准确性方面达到增量式COLMAP系统相当或更优的水平，同时还比COLMAP快几个数量级。 ©️【深蓝AI】编译 从一组图像中恢复3D结构和相机运动一直是计算机视觉研究的焦点，此类问题被称为运动恢复结构
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