論文の概要: MoE3D: A Mixture-of-Experts Module for 3D Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05208v2
• Date: Mon, 12 Jan 2026 15:58:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 15:02:56.566681
• Title: MoE3D: A Mixture-of-Experts Module for 3D Reconstruction
• Title（参考訳）: MoE3D:3D再構成のためのMixture-of-Expertsモジュール
• Authors: Zichen Wang, Ang Cao, Liam J. Wang, Jeong Joon Park,
• Abstract要約: 本稿では,複数のスムーズな深度予測を組み合わせることで,深度境界の不確かさに対処する実験式を提案する。 我々のアプローチは計算効率が高く、訓練データの小さなサブセットを微調整しても、一般化可能な改善を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.58837319169964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a simple yet effective approach to enhance the performance of feed-forward 3D reconstruction models. Existing methods often struggle near depth discontinuities, where standard regression losses encourage spatial averaging and thus blur sharp boundaries. To address this issue, we introduce a mixture-of-experts formulation that handles uncertainty at depth boundaries by combining multiple smooth depth predictions. A softmax weighting head dynamically selects among these hypotheses on a per-pixel basis. By integrating our mixture model into a pre-trained state-of-the-art 3D model, we achieve a substantial reduction of boundary artifacts and gains in overall reconstruction accuracy. Notably, our approach is highly compute efficient, delivering generalizable improvements even when fine-tuned on a small subset of training data while incurring only negligible additional inference computation, suggesting a promising direction for lightweight and accurate 3D reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フィードフォワード3次元再構成モデルの性能向上のための簡易かつ効果的な手法を提案する。 既存の手法は、標準的な回帰損失によって空間平均化が促進され、シャープな境界がぼやけてしまうような、奥行きの不連続にしばしば苦労する。 この問題に対処するために,複数のスムーズな深度予測を組み合わせることで,深度境界の不確かさを処理できる混合実験式を導入する。 ソフトマックス重み付けヘッドは、これらの仮説の中から画素単位で動的に選択する。 混合モデルを事前訓練した最先端3Dモデルに統合することにより、境界アーチファクトの大幅な削減と全体の再構築精度の向上を実現した。 特に,本手法は計算効率が高く,訓練データの小さな部分集合に微調整を施した場合でも,最小限の追加推論計算しか生成せず,軽量かつ高精度な3次元再構成に向けた有望な方向を示唆する。

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