Hi大家好,我是realcat,今天给大家分享一项近期开源的优秀工作。
时隔近4个月,ICCV 2021 最佳学生论文Pixel Perfect SFM
(pixsfm)终于开源了,这篇文章介绍了一种对SFM模型进行优化的新方式:借助deep features,引入了优化2D特征点的FKA,以及优化3D点和相机位姿的FBA。经过优化,3D点的精度提升10%~45%,精度相较于PatchFlow的方式提升了5%(且运行速度提升50倍),室内外SFM精度提升明显,这一切的提升仅相较于原始的COLMAP增加不多于20%的耗时。
更加详细的介绍参考笔者之前写的文章:COLMAP 优化建图组件 Pixel-Perfect SFM。
下图是一作Sarlin小哥发的推文状态。
框架图
作者将pixsfm封装成一个可供COLMAP/Hloc工具箱使用的Python模块,用户可方便地使用该模块进行如下任务:
作者通过内存管理、并行化以及SIMD对其实现进行优化,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。
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