論文の概要: Emergent Outlier View Rejection in Visual Geometry Grounded Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04012v1
• Date: Wed, 03 Dec 2025 17:48:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-04 20:02:55.407944
• Title: Emergent Outlier View Rejection in Visual Geometry Grounded Transformers
• Title（参考訳）: 接地変圧器における創発的外乱視の除去
• Abstract要約: ノイズ」画像関連入力は、視界がほとんど、あるいは全くないが、他の画像と重なり合うため、Wild画像コレクションからの信頼性の高い3D再構成を妨げている。 従来のStructure-from-Motionパイプラインは、幾何学的検証とoutlier rejectionを通じてそのようなケースを扱う。 本稿では,既存のフィードフォワード再構成モデルであるVGGTが,イントラクタイメージを本質的に区別できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.83800698097105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable 3D reconstruction from in-the-wild image collections is often hindered by "noisy" images-irrelevant inputs with little or no view overlap with others. While traditional Structure-from-Motion pipelines handle such cases through geometric verification and outlier rejection, feed-forward 3D reconstruction models lack these explicit mechanisms, leading to degraded performance under in-the-wild conditions. In this paper, we discover that the existing feed-forward reconstruction model, e.g., VGGT, despite lacking explicit outlier-rejection mechanisms or noise-aware training, can inherently distinguish distractor images. Through an in-depth analysis under varying proportions of synthetic distractors, we identify a specific layer that naturally exhibits outlier-suppressing behavior. Further probing reveals that this layer encodes discriminative internal representations that enable an effective noise-filtering capability, which we simply leverage to perform outlier-view rejection in feed-forward 3D reconstruction without any additional fine-tuning or supervision. Extensive experiments on both controlled and in-the-wild datasets demonstrate that this implicit filtering mechanism is consistent and generalizes well across diverse scenarios.
• Abstract（参考訳）: ワイヤード画像コレクションからの信頼性の高い3D再構成は、視界の重なりがほとんど、あるいは全くない「ノイズの多い」画像関連入力によって妨げられることが多い。 従来のStructure-from-Motionパイプラインは、幾何的検証と外れ値の拒絶によってこのようなケースを処理するが、フィードフォワード3D再構成モデルはこれらの明示的なメカニズムを欠いている。 本稿では,既存のフィードフォワード再構成モデルであるVGGTが,明らかに外乱除去機構やノイズ認識訓練を欠いているにもかかわらず,本質的にイントラクタ画像の区別が可能であることを明らかにする。 本研究は, 合成イントラクタの様々な割合で詳細な解析を行うことで, 自然に外乱抑制挙動を示す特定の層を同定する。 さらに、この層は効果的なノイズフィルタリング機能を実現するための識別的内部表現を符号化しており、我々は、追加の微調整や監督なしにフィードフォワード3次元再構成において、アウトリアビューの拒否を行うことができる。 この暗黙的なフィルタリング機構は一貫性があり、さまざまなシナリオにわたってうまく一般化されている。

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