論文の概要: BADGR: Bundle Adjustment Diffusion Conditioned by GRadients for Wide-Baseline Floor Plan Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19340v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 04:15:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:34.129707
• Title: BADGR: Bundle Adjustment Diffusion Conditioned by GRadients for Wide-Baseline Floor Plan Reconstruction
• Title（参考訳）: BADGR:広床計画再構築のためのグラディエント条件付きバンドル調整拡散
• Authors: Yuguang Li, Ivaylo Boyadzhiev, Zixuan Liu, Linda Shapiro, Alex Colburn,
• Abstract要約: BADGRはリコンストラクションとバンドル調整(BA)を共同で行う新しい拡散モデルである BadGRは単一ステップのLeeenberg Marquardt(LM)からの高密度遠心率出力に条件付けされる 実験と解析により提案手法の有効性を検証し,入力密度の異なる現状のポーズとフロアプランのレイアウトを著しく上回る結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.490537585601395
• License:
• Abstract: Reconstructing precise camera poses and floor plan layouts from wide-baseline RGB panoramas is a difficult and unsolved problem. We introduce BADGR, a novel diffusion model that jointly performs reconstruction and bundle adjustment (BA) to refine poses and layouts from a coarse state, using 1D floor boundary predictions from dozens of images of varying input densities. Unlike a guided diffusion model, BADGR is conditioned on dense per-entity outputs from a single-step Levenberg Marquardt (LM) optimizer and is trained to predict camera and wall positions while minimizing reprojection errors for view-consistency. The objective of layout generation from denoising diffusion process complements BA optimization by providing additional learned layout-structural constraints on top of the co-visible features across images. These constraints help BADGR to make plausible guesses on spatial relations which help constrain pose graph, such as wall adjacency, collinearity, and learn to mitigate errors from dense boundary observations with global contexts. BADGR trains exclusively on 2D floor plans, simplifying data acquisition, enabling robust augmentation, and supporting variety of input densities. Our experiments and analysis validate our method, which significantly outperforms the state-of-the-art pose and floor plan layout reconstruction with different input densities.
• Abstract（参考訳）: ワイドベースラインのRGBパノラマから正確なカメラポーズとフロアプランレイアウトを再構築することは困難かつ未解決の問題である。 入力密度の異なる数十の画像からの1次元フロア境界予測を用いて、粗い状態からポーズやレイアウトを洗練するための再構成とバンドル調整(BA)を共同で行う新しい拡散モデルであるBADGRを紹介する。 誘導拡散モデルとは異なり、BADGRは単一ステップのレバンス・マルカート(LM)オプティマイザからの高密度なパーエンティリティ出力に条件付けされており、ビュー一貫性のための再投影誤差を最小限に抑えながら、カメラと壁の位置を予測するように訓練されている。 微分拡散過程からレイアウトを生成する目的は、画像間の共視覚的特徴の上に学習されたレイアウト構造制約を加えることで、BA最適化を補完する。 これらの制約は、BADGRが壁の隣接性、コリニアリティなどのグラフのポーズを制約する空間的関係に関する妥当な推測を行うのに役立つ。 BADGRは2Dフロアプランのみを運用し、データ取得を簡素化し、堅牢な拡張を可能にし、様々な入力密度をサポートする。 実験と解析により提案手法の有効性を検証し,入力密度の異なる現状のポーズとフロアプランのレイアウトを著しく上回る結果を得た。

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