CVPR2016：深度学习增量式Structure-from-Motion重建技术

"Structure-from-Motion Revisited" 是一篇由Johannes L. Schönbeger和Jan-Michael Frahm合作撰写的论文，该论文在2016年的CVPR（计算机视觉与模式识别会议）上发表，作者分别来自北卡罗来纳大学教堂山分校和苏黎世联邦理工学院。这篇论文主要关注的是增量式Structure-from-Motion（SfM）技术，这是一种用于从无序图像集合中构建3D重建的常用策略。 在摘要中，作者指出尽管增量式重建系统在各个方面都有了显著的进步，包括鲁棒性、准确性、完整性和可扩展性，但这些仍然是构建一个真正通用重建管道的关键问题。他们提出了一种新的SfM技术，旨在改进现有最佳实践，向着这个最终目标迈出一步。这项技术的完整重建流程已作为开源实现向公众发布。 论文的介绍部分提到了无序图像的Structure-from-Motion在近年来经历了巨大的发展。早期的自校准度量重建系统为第一批处理无序互联网照片集合和城市场景的系统奠定了基础。受这些工作启发，人们开始尝试处理更大规模的重建任务。 在接下来的章节中，论文可能会详细讨论以下几点： 1. 增量式SfM的基本原理：如何逐步添加图像，建立摄像机姿态和场景点的估计，以及如何通过迭代优化提高结果的准确性。 2. 提出的新方法：具体的技术细节，如改进的匹配算法、更有效的几何验证手段，或者新的优化策略。 3. 抗噪声和异常值处理：如何增强系统的鲁棒性，尤其是在面对图像噪声、遮挡或缺失数据时。 4. 完整性和可扩展性的提升：如何确保重建过程能够处理大规模图像集，同时保持模型的完整性。 5. 实验与评估：对新方法进行定量和定性评估，可能包括与其他现有方法的比较，以及在各种场景和数据集上的性能测试。 6. 开源实现：提供开源代码的具体信息，包括使用方法、代码结构和可能的应用场景。 这篇论文对理解并改进SfM技术具有重要意义，不仅为研究人员提供了新的理论和技术，也为实际应用中的3D重建提供了更强大的工具。通过开源代码的发布，它促进了学术界和工业界的进一步研究和创新。