港科&地平线&浙大联手开源SAIL-Recon：三分钟重建一座城

以下文章来源于3D视觉之心 ，作者3D视觉之心 3D视觉之心 . 3D视觉与SLAM、点云相关内容分享 点击下方 卡片 ，关注" 3D视觉之心 "公众号 第一时间获取 3D视觉干货 锚帧神经地图颠覆传统SfM 运动恢复结构（SfM）算法从一组无序图像同时估计相机位姿和场景结构，是众多计算机视觉应用的核心。传统 SfM 可分为增量式和全局式两条路线，均依赖特征提取、匹配、三角化与光束法平差；这些模块在低纹理、模糊或 重复纹理场景下易失效。 近期研究提出端到端可学习的 SfM 管线，直接由图像回归场景结构和相机位姿。DUSt3R 率先使用 Transformer 从 两张无位姿图像回归场景坐标图（SCM），后续工作将其扩展到多张图像甚至视频，但仍受限于 GPU 内存，难以 处理数千张图像的大规模场景。 另一方面，现有场景回归方法忽略了视觉定位——3D 视觉中的基本任务，可为 SfM 系统扩展提供关键支撑。 SLAM 系统仅在关键帧建图，对非关键帧执行定位，从而节省计算与内存。 文章标题 ：SAIL-Recon: Large SfM by Augmenting Scene Regression with Local ...