論文の概要: Fast3R: Towards 3D Reconstruction of 1000+ Images in One Forward Pass

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13928v2
• Date: Wed, 19 Mar 2025 19:35:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:51.942124
• Title: Fast3R: Towards 3D Reconstruction of 1000+ Images in One Forward Pass
• Title（参考訳）: Fast3R:1000枚以上の画像を1つの前方通過で3D化
• Authors: Jianing Yang, Alexander Sax, Kevin J. Liang, Mikael Henaff, Hao Tang, Ang Cao, Joyce Chai, Franziska Meier, Matt Feiszli,
• Abstract要約: 我々は,DUSt3Rに並列に複数のビューを処理することで,効率よくスケーラブルな3D再構成を実現する新しい多視点一般化であるFast3Rを提案する。 Fast3Rは最先端のパフォーマンスを示し、推論速度とエラーの蓄積が大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.78222900840132
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-view 3D reconstruction remains a core challenge in computer vision, particularly in applications requiring accurate and scalable representations across diverse perspectives. Current leading methods such as DUSt3R employ a fundamentally pairwise approach, processing images in pairs and necessitating costly global alignment procedures to reconstruct from multiple views. In this work, we propose Fast 3D Reconstruction (Fast3R), a novel multi-view generalization to DUSt3R that achieves efficient and scalable 3D reconstruction by processing many views in parallel. Fast3R's Transformer-based architecture forwards N images in a single forward pass, bypassing the need for iterative alignment. Through extensive experiments on camera pose estimation and 3D reconstruction, Fast3R demonstrates state-of-the-art performance, with significant improvements in inference speed and reduced error accumulation. These results establish Fast3R as a robust alternative for multi-view applications, offering enhanced scalability without compromising reconstruction accuracy.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー3D再構成は、コンピュータビジョンにおいて、特に様々な視点で正確でスケーラブルな表現を必要とするアプリケーションにおいて、依然として中心的な課題である。 DUSt3Rのような現在の先導的な手法は、基本的にペアワイズなアプローチを採用し、画像をペアで処理し、複数のビューから再構築するために、コストのかかるグローバルアライメント手順を必要とする。 本研究では,DUSt3Rに並列に複数のビューを処理することで,効率よくスケーラブルな3D再構成を実現する新しい多視点一般化であるFast3Rを提案する。 Fast3RのTransformerベースのアーキテクチャは、反復的なアライメントの必要性を回避し、N画像を単一のフォワードパスで転送する。 カメラのポーズ推定と3D再構成に関する広範な実験を通じて、Fast3Rは最先端の性能を示し、推論速度とエラーの蓄積を著しく改善した。 これらの結果は、Fast3Rをマルチビューアプリケーションの堅牢な代替品として確立し、再構築精度を損なうことなく拡張されたスケーラビリティを提供する。

関連論文リスト

• Regist3R: Incremental Registration with Stereo Foundation Model [11.220655907305515]
  コンピュータビジョンの分野では、マルチビュー3D再構成は不可欠だが難しい問題である。 本稿では,効率的かつスケーラブルな漸進的再構築に適した新しいステレオ基礎モデルであるRegist3Rを提案する。 カメラポーズ推定と3次元再構成のための公開データセット上でRegist3Rを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-16T02:46:53Z)
• PE3R: Perception-Efficient 3D Reconstruction [54.730257992806116]
  Perception-Efficient 3D Reconstruction (PE3R) は、精度と効率の両立を図った新しいフレームワークである。 このフレームワークは3次元のセマンティックフィールド再構成において最小9倍のスピードアップを実現し、認識精度と再現精度を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-10T16:29:10Z)
• MUSt3R: Multi-view Network for Stereo 3D Reconstruction [11.61182864709518]
  本稿では,DUSt3Rのペアから複数のビューへの拡張を提案する。 計算複雑性を低減できる多層メモリ機構でモデルを拡張します。 このフレームワークは、オフラインとオンラインの両方で3D再構成を実行するように設計されているため、SfMとビジュアルSLAMシナリオにシームレスに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-03T15:36:07Z)
• VideoLifter: Lifting Videos to 3D with Fast Hierarchical Stereo Alignment [63.21396416244634]
  VideoLifterは、ローカルからグローバルへの戦略を断片的に活用する、新しいビデオから3Dパイプラインである。 再建プロセスを大幅に加速し、訓練時間を82%以上削減し、現在のSOTA法よりも視覚的品質を向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-03T18:52:36Z)
• Multi-View Large Reconstruction Model via Geometry-Aware Positional Encoding and Attention [54.66152436050373]
  本稿では,M-LRM(Multi-view Large Restruction Model)を提案する。 具体的には、M-LRMが入力画像から情報を正確にクエリできるマルチビュー整合型クロスアテンション方式を提案する。 従来の手法と比較して,提案手法は高忠実度の3次元形状を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T18:29:13Z)
• GTR: Improving Large 3D Reconstruction Models through Geometry and Texture Refinement [51.97726804507328]
  マルチビュー画像から3次元メッシュを再構成する手法を提案する。 提案手法は, 変圧器を用いたトリプレーンジェネレータとニューラルレージアンスフィールド(NeRF)モデルを用いた大規模再構成モデルから着想を得たものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T05:19:24Z)
• DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy [8.471330244002564]
  Dense and Unconstrained Stereo 3D Reconstruction of arbitrary image collections。 本定式化は単眼および両眼の再建症例を円滑に統一することを示す。 私たちの定式化はシーンの3Dモデルと深度情報を直接提供しますが、興味深いことに、シームレスに回復できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T18:52:14Z)
• Implicit Shape and Appearance Priors for Few-Shot Full Head Reconstruction [17.254539604491303]
  本稿では,数発のフル3次元頭部再構成の問題点に対処する。 我々は、座標に基づく表現に先立って確率的形状と外観を組み込むことにより、これを達成した。 我々はH3DSデータセットを拡張し、60個の高解像度3Dフルヘッドスキャンと対応する画像とマスクを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T07:35:30Z)
• High-fidelity 3D GAN Inversion by Pseudo-multi-view Optimization [51.878078860524795]
  フォトリアリスティック・ノベルビューを合成可能な高忠実度3次元生成対向ネットワーク(GAN)インバージョン・フレームワークを提案する。 提案手法は,1枚の画像から高忠実度3Dレンダリングを可能にし,AI生成3Dコンテンツの様々な応用に期待できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-28T18:59:52Z)
• FIRe: Fast Inverse Rendering using Directional and Signed Distance Functions [97.5540646069663]
  指向性距離関数(DDF)と呼ばれる新しいニューラルシーン表現を導入する。 DDFは単位球上で定義され、任意の方向に沿って表面までの距離を予測する。 提案手法はDDFに基づいて,提案した深度マップから3次元形状を再構成する高速アルゴリズム (FIRe) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T13:24:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。