論文の概要: Unlocking Zero-shot Potential of Semi-dense Image Matching via Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21265v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 10:43:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-27 18:37:59.066178
• Title: Unlocking Zero-shot Potential of Semi-dense Image Matching via Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: ガウススプラッティングによる半密度画像マッチングのゼロショット電位のアンロック
• Authors: Juncheng Chen, Chao Xu, Yanjun Cao,
• Abstract要約: MatchGSは、3DGSを堅牢でゼロショットの画像マッチングに活用するためのフレームワークである。 提案手法は,(1)高精度な対応ラベルを生成するために3DGS形状を改良する幾何学的に忠実なデータ生成パイプライン,(2)3DGSの明示的な3D知識を2Dマーカに注入する2D-3D表現アライメント戦略である。 生成した地中構造対応は,既存のデータセットに比べて最大40倍の誤差を減少させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.039403558110354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based image matching critically depends on large-scale, diverse, and geometrically accurate training data. 3D Gaussian Splatting (3DGS) enables photorealistic novel-view synthesis and thus is attractive for data generation. However, its geometric inaccuracies and biased depth rendering currently prevent robust correspondence labeling. To address this, we introduce MatchGS, the first framework designed to systematically correct and leverage 3DGS for robust, zero-shot image matching. Our approach is twofold: (1) a geometrically-faithful data generation pipeline that refines 3DGS geometry to produce highly precise correspondence labels, enabling the synthesis of a vast and diverse range of viewpoints without compromising rendering fidelity; and (2) a 2D-3D representation alignment strategy that infuses 3DGS' explicit 3D knowledge into the 2D matcher, guiding 2D semi-dense matchers to learn viewpoint-invariant 3D representations. Our generated ground-truth correspondences reduce the epipolar error by up to 40 times compared to existing datasets, enable supervision under extreme viewpoint changes, and provide self-supervisory signals through Gaussian attributes. Consequently, state-of-the-art matchers trained solely on our data achieve significant zero-shot performance gains on public benchmarks, with improvements of up to 17.7%. Our work demonstrates that with proper geometric refinement, 3DGS can serve as a scalable, high-fidelity, and structurally-rich data source, paving the way for a new generation of robust zero-shot image matchers.
• Abstract（参考訳）: 学習ベースの画像マッチングは、大規模で多様で幾何学的に正確なトレーニングデータに依存する。 3D Gaussian Splatting (3DGS) はフォトリアリスティックなノベルビュー合成を可能にするため、データ生成に魅力的である。 しかし、その幾何学的不正確さとバイアスドディープレンダリングは、現在、ロバストな対応ラベリングを妨げている。 そこで我々は、3DGSを体系的に修正・活用する最初のフレームワークであるMatchGSを紹介した。 提案手法は,(1)高精細な対応ラベルを生成するために3DGS幾何学を洗練し,レンダリングの精度を損なうことなく多種多様な視点の合成を可能にする幾何学的データ生成パイプライン,(2)3DGSの明快な3D知識を2Dマッターに注入する2D-3D表示アライメント戦略により,視点不変な3D表現の学習を誘導する。 我々の生成した地中構造対応は、既存のデータセットと比較して最大40倍の極性誤差を低減し、極端な視点変化の下での監視を可能にし、ガウス属性による自己監督信号を提供する。 その結果、我々のデータにのみ訓練された最先端のマッカーは、公開ベンチマークで大きなゼロショットのパフォーマンス向上を達成し、最大17.7%の改善が達成された。 我々の研究は、適切な幾何学的洗練により、3DGSがスケーラブルで高忠実で構造的にリッチなデータソースとして機能し、新しい世代のゼロショット画像マーカの道を開くことを実証している。

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