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1DSfM
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新的DEAL方法优化结构恢复中的图像对选择
研究人员开发了一种名为度数均衡分配（DEAL）的新型贪心规则，以改进结构恢复（SfM）流水线中的图像对选择。传统方法可能会将边过度集中在少数图像上，导致重建失败。DEAL通过降低端点已充分覆盖的图像对的权重来解决这个问题，显著提高了单次选择器的性能，并匹配了监督方法，而无需进行训练。
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新的深度学习框架提高了运动恢复结构的准确性
研究人员开发了一种新颖的深度学习框架用于运动恢复结构（SfM），该框架利用了一个置换等变、边条件图神经网络。该方法接收嘈杂的成对相对相机姿态，并输出全局一致的相机外参，而无需地面真实监督，而是依赖于相对姿态一致性目标。该框架效率高，可扩展到一千多张图像，并且在准确性和图像配准方面优于现有的深度跟踪中心方法，同时比最先进的经典流水线更快。