論文の概要: PanoVGGT: Feed-Forward 3D Reconstruction from Panoramic Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.17571v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 10:24:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-19 18:32:57.643757
• Title: PanoVGGT: Feed-Forward 3D Reconstruction from Panoramic Imagery
• Title（参考訳）: PanoVGGT:パノラマ画像からのフィードフォワード3次元再構成
• Authors: Yijing Guo, Mengjun Chao, Luo Wang, Tianyang Zhao, Haizhao Dai, Yingliang Zhang, Jingyi Yu, Yujiao Shi,
• Abstract要約: PanoVGGTは、1つの前方パスで1つまたは複数のパノラマからカメラのポーズ、深度マップ、および3Dポイントの雲を共同で予測する。 さらに,深度と6-DoFのポーズアノテーションを備えた大規模屋外パノラマデータセットであるPanoCityをコントリビュートした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.23812453847979
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Panoramic imagery offers a full 360° field of view and is increasingly common in consumer devices. However, it introduces non-pinhole distortions that challenge joint pose estimation and 3D reconstruction. Existing feed-forward models, built for perspective cameras, generalize poorly to this setting. We propose PanoVGGT, a permutation-equivariant Transformer framework that jointly predicts camera poses, depth maps, and 3D point clouds from one or multiple panoramas in a single forward pass. The model incorporates spherical-aware positional embeddings and a panorama-specific three-axis SO(3) rotation augmentation, enabling effective geometric reasoning in the spherical domain. To resolve inherent global-frame ambiguity, we further introduce a stochastic anchoring strategy during training. In addition, we contribute PanoCity, a large-scale outdoor panoramic dataset with dense depth and 6-DoF pose annotations. Extensive experiments on PanoCity and standard benchmarks demonstrate that PanoVGGT achieves competitive accuracy, strong robustness, and improved cross-domain generalization. Code and dataset will be released.
• Abstract（参考訳）: パノラマ画像は360度視野を提供しており、消費者デバイスではますます一般的になっている。 しかし、関節ポーズ推定と3次元再構成に挑戦する非ピンホール歪みを導入する。 既存のフィードフォワードモデルは、視界カメラ用に構築されており、この設定をうまく一般化していない。 パノVGT(PanoVGT)は、1つの前方パスで1つまたは複数のパノラマからカメラポーズ、深度マップ、および3D点雲を共同で予測する変圧器フレームワークである。 このモデルは球面を意識した位置埋め込みとパノラマ特異的な3軸SO(3)回転増強を取り入れ、球面領域における効果的な幾何学的推論を可能にする。 固有なグローバルフレームの曖昧さを解決するために,トレーニング中に確率的アンカー戦略を導入する。 さらに,深度と6-DoFのポーズアノテーションを備えた大規模屋外パノラマデータセットであるPanoCityをコントリビュートした。 パノシティと標準ベンチマークに関する大規模な実験は、パノVGTが競争精度、強靭性、クロスドメインの一般化の改善を達成することを示した。 コードとデータセットがリリースされる。

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