論文の概要: Advances in Global Solvers for 3D Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14662v1
• Date: Mon, 16 Feb 2026 11:40:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 16:22:50.384634
• Title: Advances in Global Solvers for 3D Vision
• Title（参考訳）: 3次元ビジョンのためのグローバル・ソリューションの進歩
• Authors: Zhenjun Zhao, Heng Yang, Bangyan Liao, Yingping Zeng, Shaocheng Yan, Yingdong Gu, Peidong Liu, Yi Zhou, Haoang Li, Javier Civera,
• Abstract要約: グローバル・ソルバは3次元幾何学的推定問題の強力なパラダイムとして登場した。 3つのコアパラダイム: Branch-and-Bound(BnB)、Convex Relaxation(CR)、Convexity(NC) この調査は、現実世界のアプリケーションに対する信頼できる認識に向けて、統一された視点とロードマップを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.87338485756263
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Global solvers have emerged as a powerful paradigm for 3D vision, offering certifiable solutions to nonconvex geometric optimization problems traditionally addressed by local or heuristic methods. This survey presents the first systematic review of global solvers in geometric vision, unifying the field through a comprehensive taxonomy of three core paradigms: Branch-and-Bound (BnB), Convex Relaxation (CR), and Graduated Non-Convexity (GNC). We present their theoretical foundations, algorithmic designs, and practical enhancements for robustness and scalability, examining how each addresses the fundamental nonconvexity of geometric estimation problems. Our analysis spans ten core vision tasks, from Wahba problem to bundle adjustment, revealing the optimality-robustness-scalability trade-offs that govern solver selection. We identify critical future directions: scaling algorithms while maintaining guarantees, integrating data-driven priors with certifiable optimization, establishing standardized benchmarks, and addressing societal implications for safety-critical deployment. By consolidating theoretical foundations, practical advances, and broader impacts, this survey provides a unified perspective and roadmap toward certifiable, trustworthy perception for real-world applications. A continuously-updated literature summary and companion code tutorials are available at https://github.com/ericzzj1989/Awesome-Global-Solvers-for-3D-Vision.
• Abstract（参考訳）: グローバル・ソルバは3次元視覚の強力なパラダイムとして登場し、局所的あるいはヒューリスティックな方法で伝統的に解決されてきた非凸幾何学的最適化問題に対する証明可能な解決策を提供している。 本調査では,3つのコアパラダイム(BnB),Convex Relaxation(CR),Compleced Non-Convexity(GNC))を包括的に分類することで,幾何学的視界におけるグローバル・ソルバの体系的レビューを行う。 本稿では, それらの理論的基礎, アルゴリズム設計, およびロバスト性およびスケーラビリティの実践的拡張について, 幾何推定問題の基本的な非凸性にどのように対処するかを考察する。 我々の分析は、ワフバ問題からバンドル調整までの10のコアビジョンタスクにまたがっており、ソルバ選択を管理する最適性-ロバスト性-スケール性トレードオフを明らかにしている。 保証を維持しながらアルゴリズムをスケーリングし、データ駆動の事前を認証可能な最適化に統合し、標準化されたベンチマークを確立し、安全クリティカルなデプロイメントに対する社会的影響に対処する。 理論的基盤、実践的進歩、そしてより広範な影響を統合することで、この調査は現実世界のアプリケーションに対して、証明可能で信頼できる認識への統一された視点とロードマップを提供する。 継続的に更新された文献の要約とチュートリアルはhttps://github.com/ericzzj1989/Awesome-Global-Solvers-for-3D-Visionで公開されている。

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