Компьютерная наука > Комплектное видение и распознавание шаблонов [представлено 27 октября 2026 года] Название: HoloRecon: Усиленная реконструкция панорам на большие расстояния с глобальной согласованностью PDF HTML (экспериментальное) резюме: Долгая последовательность паноромической реконструкции требует подробной геометрии сцены, а глобально последовательные фотоаппаратурные наблюдения в отдаленных рекурсах. Панорамный SALM и постепенный SfM основаны на переписке, но повторяются аналогичные структуры и небольшое частичное дублирование затрудняют установление надежных дальних соединений, в результате чего накопившийся дрейф остается неурегулированным. Модель питания вперёд предлагает подробную геометрию на местах, однако высокие вычислительные издержки ограничивают размер окна и требуют дополнительных ограничений для обеспечения глобальной согласованности. Это стимулирует сочетание непрерывного отслеживания на основе конкретных характеристик и слабого картирования с быстрой, высококачественной реконструкцией местных моделей " кормовой дорожки &qt; для достижения точной локализации и глобальной последовательной плотной картографии в длинных последовательности. В этой связи мы предлагаем рамки панорамного восстановления, в рамках которых на основе ORB будет составлено малое картографирование панором с использованием усовершенствованной модели " корма вперед &qt; . Наша главная точка зрения заключается в том, что прогнозируемая местная геометрия позволяет 3D-проверке…
" ГолоРекон: Усиленная реконструкция панорамы на большие расстояния с глобальной согласованностью >
arXiv: 261 030,36876v 1 Annualce Type: New Humber Brieflow: Долговременная панорамная реконструкция требует подробной геометрии сцен и глобальных последовательной фотоаппаратуры на расстоянии рекурсивов. Панорамный SALM и постепенный SfM основаны на переписке, но повторяются аналогичные структуры и небольшое частичное дублирование затрудняют установление надежных дальних соединений, в результате чего накопившийся дрейф остается неурегулированным. Модель питания вперёд предлагает подробную геометрию на местах, однако высокие вычислительные издержки ограничивают размер окна и требуют дополнительных ограничений для обеспечения глобальной согласованности. Это стимулирует сочетание непрерывного отслеживания на основе конкретных характеристик и слабого картирования с быстрой, высококачественной реконструкцией местных моделей " кормовой дорожки &qt; для достижения точной локализации и глобальной последовательной плотной картографической съемки в длинных последовательности. В этой связи мы предлагаем рамки панорамного восстановления, в рамках которых на основе ORB будет составлено малое картографирование панором с использованием усовершенствованной модели " корма вперед &qt; . Наша главная проницательность -