支持AR/VR等实时应用，印度团队介绍用于加速基于SfM的位姿估计的预处理技术
处理速度提升了1.5至14.48倍
（映维网Nweon 2025年10月21日）在一项研究中，印度科学学院团队介绍了一种用于加速基于SfM的位姿估计的预处理技术，并可支持增强现实和虚拟现实等实时应用。所提出方法利用图论中的支配集概念对SfM模型进行预处理，在保持较高精度的同时显著提升了位姿估计的速度。
基于OnePose数据集，研究人员在多种SfM位姿估计技术上评估了本方法。实验结果表明：处理速度提升了1.5至14.48倍，参考图像数量和点云规模分别减少了17-23倍和2.27-4倍。这项研究为高效精准的3D位姿估计提供了创新解决方案，实现了实时应用中速度与精度的平衡。
新颖物体的精准位姿估计是计算机视觉领域的核心任务。这项任务需要精确识别物体的位置与朝向，对于准确操控物体或在增强现实的视频流中叠加虚拟对象至关重要。其核心挑战可简化为：给定物体的完整3D表征，如何精准定位其在图像中的位姿？
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