STBA：提升3D重建效率的随机束调整算法

STBA：提升3D重建效率的随机束调整算法

STBA Stochastic Bundle Adjustment for Efficient and Scalable Structure from Motion (ECCV 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/STBA

项目介绍

STBA 是一种基于 C++ 实现的 3D 重建算法，源自于 ECCV 2020 论文《Stochastic Bundle Adjustment for Efficient and Scalable 3D Reconstruction》。该算法针对传统的束调整（Bundle Adjustment, BA）过程进行了优化，特别是在处理大规模图像数据集时，能够有效提升计算效率和可扩展性。

项目技术分析

STBA 的核心思想在于解决束调整中计算量最大的步骤——每次迭代中求解的“Reduced Camera System (RCS)”问题。传统的束调整方法在每次迭代都需要处理与相机数量成比例的 RCS 问题，这在大规模数据集上显得尤为耗时。STBA 通过随机分解 RCS 问题，将其分解为独立的子问题，从而提高计算效率。

技术细节

• 随机分解 RCS：将 RCS 随机分解为多个子问题，每个子问题可以独立求解，减少计算复杂度。
• 并行计算：利用 OpenMP 实现并行计算，进一步加速求解过程。
• 鲁棒性：支持 Huber 和 Cauchy 两种鲁棒损失函数，以处理数据中的异常值。

代码版本

该项目的代码库包含两个版本，分别是基于 Levenberg-Marquardt 求解器的 0.0.0 版本和更高效的 1.0.0 版本。用户可以根据需求选择不同的分支进行尝试。

项目及技术应用场景

STBA 算法在多个数据集上的测试结果表明了其优异的性能。以下是一些典型的应用场景：

数据集测试

• 1DSfM 数据集：与 LM-sparse、LM-iterative 和 DL 算法对比，STBA 在收敛曲线上表现出更好的性能。
• KITTI 数据集：在 SLAM 数据集上，STBA 展示了良好的收敛性和效率。
• 大规模数据集：对于拥有约 30,000 张图片的 city-scale 3D 数据集，STBA 的分布式实现相比最先进的分布式求解器 DBACC 表现更优。

应用场景

• 3D 建模：在制作高精度 3D 模型时，STBA 可以帮助快速处理大量图像数据，提高建模效率。
• 机器人视觉：在机器人导航和视觉感知中，STBA 可用于快速构建周围环境的 3D 结构。
• 虚拟现实：在虚拟现实内容制作中，STBA 可以帮助生成更为真实的场景模型。

项目特点

1. 高效率：通过随机分解 RCS，大幅提升了束调整的计算速度。
2. 可扩展性：适用于不同规模的数据集，特别是在大规模数据集上表现出色。
3. 鲁棒性：支持多种鲁棒损失函数，提高算法对异常数据的处理能力。
4. 易于使用：项目提供了详细的文档和多种配置选项，方便用户快速上手。

STBA 作为一个高效的 3D 重建工具，不仅在学术研究中有广泛的应用前景，也在工业界有着巨大的潜在价值。通过持续优化和改进，STBA 有望成为未来 3D 建模领域的重要工具之一。

STBA Stochastic Bundle Adjustment for Efficient and Scalable Structure from Motion (ECCV 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/STBA