論文の概要: PE3R: Perception-Efficient 3D Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07507v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 16:29:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 18:54:14.822012
• Title: PE3R: Perception-Efficient 3D Reconstruction
• Title（参考訳）: PE3R : 知覚効率の良い3次元再構成
• Authors: Jie Hu, Shizun Wang, Xinchao Wang,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.730257992806116
• License:
• Abstract: Recent advancements in 2D-to-3D perception have significantly improved the understanding of 3D scenes from 2D images. However, existing methods face critical challenges, including limited generalization across scenes, suboptimal perception accuracy, and slow reconstruction speeds. To address these limitations, we propose Perception-Efficient 3D Reconstruction (PE3R), a novel framework designed to enhance both accuracy and efficiency. PE3R employs a feed-forward architecture to enable rapid 3D semantic field reconstruction. The framework demonstrates robust zero-shot generalization across diverse scenes and objects while significantly improving reconstruction speed. Extensive experiments on 2D-to-3D open-vocabulary segmentation and 3D reconstruction validate the effectiveness and versatility of PE3R. The framework achieves a minimum 9-fold speedup in 3D semantic field reconstruction, along with substantial gains in perception accuracy and reconstruction precision, setting new benchmarks in the field. The code is publicly available at: https://github.com/hujiecpp/PE3R.
• Abstract（参考訳）: 近年の2次元から3次元への認識の進歩は2次元画像からの3次元シーンの理解を著しく改善した。 しかし、既存の手法では、シーン間の一般化の制限、最適下認識の精度、再現速度の遅さなど、重要な課題に直面している。 これらの制約に対処するために,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知覚効率3Dレコンストラクション(PE3R)を提案する。 PE3Rは3Dセマンティックフィールドの迅速な再構築を可能にするためにフィードフォワードアーキテクチャを採用している。 このフレームワークは、さまざまなシーンやオブジェクトに対して堅牢なゼロショットの一般化を示しながら、再構築速度を大幅に改善する。 2次元から3次元のオープンボキャブラリセグメンテーションと3次元再構成に関する広範囲な実験により,PE3Rの有効性と汎用性が確認された。 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低9倍のスピードアップを達成するとともに、認識精度と再構成精度を大幅に向上させ、新しいベンチマークをフィールドに設定する。 コードは、https://github.com/hujiecpp/PE3R.comで公開されている。

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