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FlowMap: 高质量相机位姿、内参和深度的梯度下降
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
FlowMap是一种可微分方法，用于解决视频序列的相机姿态、相机内参数和帧间密集深度。该方法通过梯度下降优化，与现有光流和点跟踪进行比较。实验证明，该方法在新视角合成方面表现出色。
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关键要点
- FlowMap是一种端到端可微分方法，用于解决视频序列的相机姿态、相机内参数和帧间密集深度。
- 该方法通过基于梯度下降的最小二乘目标进行视频级梯度下降优化。
- FlowMap与现有的光流和点跟踪方法进行比较，表现出色。
- 引入了可微分的深度、内参和姿态再参数化方式，以便进行一阶优化。
- 实验证明，该方法在360度轨迹上实现逼真的新视角合成。
- 在梯度下降的束调整方法方面，FlowMap表现优于之前的方法。
- 在360度新视角合成的下游任务中，FlowMap与COLMAP这一最先进的SfM方法表现相当。
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