論文の概要: Unposed 3DGS Reconstruction with Probabilistic Procrustes Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18541v1
• Date: Thu, 24 Jul 2025 16:08:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-25 15:10:44.028343
• Title: Unposed 3DGS Reconstruction with Probabilistic Procrustes Mapping
• Title（参考訳）: 確率論的プロクリストマッピングを用いた3次元画像再構成
• Authors: Chong Cheng, Zijian Wang, Sicheng Yu, Yu Hu, Nanjie Yao, Hao Wang,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習したMVSを確率論的Procrustesマッピング戦略と統合した新しい3DGS再構成フレームワークを提案する。 提案手法は,非ポーズ画像列からの正確な再構成を実現し,非ポーズ3DGS再構成のための新しい手法の確立を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.88046882501116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a core technique for 3D representation. Its effectiveness largely depends on precise camera poses and accurate point cloud initialization, which are often derived from pretrained Multi-View Stereo (MVS) models. However, in unposed reconstruction task from hundreds of outdoor images, existing MVS models may struggle with memory limits and lose accuracy as the number of input images grows. To address this limitation, we propose a novel unposed 3DGS reconstruction framework that integrates pretrained MVS priors with the probabilistic Procrustes mapping strategy. The method partitions input images into subsets, maps submaps into a global space, and jointly optimizes geometry and poses with 3DGS. Technically, we formulate the mapping of tens of millions of point clouds as a probabilistic Procrustes problem and solve a closed-form alignment. By employing probabilistic coupling along with a soft dustbin mechanism to reject uncertain correspondences, our method globally aligns point clouds and poses within minutes across hundreds of images. Moreover, we propose a joint optimization framework for 3DGS and camera poses. It constructs Gaussians from confidence-aware anchor points and integrates 3DGS differentiable rendering with an analytical Jacobian to jointly refine scene and poses, enabling accurate reconstruction and pose estimation. Experiments on Waymo and KITTI datasets show that our method achieves accurate reconstruction from unposed image sequences, setting a new state of the art for unposed 3DGS reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)が3D表現のコア技術として登場した。 その有効性は、しばしば事前訓練されたマルチビューステレオ(MVS)モデルに由来する、正確なカメラポーズと正確なポイントクラウドの初期化に大きく依存する。 しかし、何百もの屋外画像からの未提案の再構成タスクでは、既存のMVSモデルはメモリ制限に悩まされ、入力画像の数が増加するにつれて精度が低下する可能性がある。 この制限に対処するために,事前学習型MVSと確率論的Procrustesマッピング戦略を統合した,新規な3DGS再構成フレームワークを提案する。 入力画像をサブセットに分割し、サブマップをグローバル空間にマップし、3DGSと共同で幾何学とポーズを最適化する。 技術的には、数千万の点雲のマッピングを確率論的プロクリスト問題として定式化し、閉形式のアライメントを解決する。 確率的結合とソフトなダストビン機構を併用して不確実な対応を断ち切ることにより、この手法は点雲をグローバルに整列させ、数百の画像で数分以内にポーズする。 さらに,3DGSとカメラポーズの協調最適化フレームワークを提案する。 自信に敏感なアンカーポイントからガウスアンを構築し、3DGSの微分レンダリングを分析的ヤコビアンと統合し、シーンとポーズを共同で洗練し、正確な再構築とポーズ推定を可能にする。 Waymo と KITTI のデータセットを用いた実験により,提案手法は非ポーズ画像列からの正確な再構成を実現し,非ポーズ3DGS 再構成のための新しい最先端技術を構築した。

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