多项式方程系统经常在计算机视觉中产生，特别是在多视图几何问题中。用于解决这些系统的传统方法通常旨在消除变量达到单变量多项式，例如5点姿势估计的第十阶多项式，使用巧妙的操纵，或者更普遍使用Grobner基础，结果和消除模板，导致多视图几何和其他问题的成功算法。然而，当问题复杂时，这些方法不起作用，当他们这样做时，它们面临效率和稳定性问题。同型延续（HC）可以解决更复杂的问题而没有稳定性问题，并且保证全球解决方案，但已知它们是缓慢的。在本文中，我们表明HC可以在GPU上并行化，在多项式基准测试中显示出高达26倍的显着加速。我们还表明，GPU-HC可以在一系列计算机视觉问题上应用于一系列计算机视觉问题，包括具有未知焦距的4视图三角测量和三焦点姿态估计，其无法用消除模板解决，但它们可以用HC有效地解决它们。 GPU-HC打开门，以轻松配方和解决一系列计算机视觉问题。
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