論文の概要: FullCircle: Effortless 3D Reconstruction from Casual 360$^\circ$ Captures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22572v1
- Date: Mon, 23 Mar 2026 21:09:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.189061
- Title: FullCircle: Effortless 3D Reconstruction from Casual 360$^\circ$ Captures
- Title（参考訳）: FullCircle:360$^\circ$キャプチャによる不運な3D再構成
- Abstract要約: 3次元シーン再構築のための強力なツールとして、放射場が登場している。
視野カメラの視野が狭いので カジュアルな捕獲は困難です
生の360ドルのカメラキャプチャから直接3Dシーンを再構築するための実用的なパイプラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.0379061328274
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Radiance fields have emerged as powerful tools for 3D scene reconstruction. However, casual capture remains challenging due to the narrow field of view of perspective cameras, which limits viewpoint coverage and feature correspondences necessary for reliable camera calibration and reconstruction. While commercially available 360$^\circ$ cameras offer significantly broader coverage than perspective cameras for the same capture effort, existing 360$^\circ$ reconstruction methods require special capture protocols and pre-processing steps that undermine the promise of radiance fields: effortless workflows to capture and reconstruct 3D scenes. We propose a practical pipeline for reconstructing 3D scenes directly from raw 360$^\circ$ camera captures. We require no special capture protocols or pre-processing, and exhibit robustness to a prevalent source of reconstruction errors: the human operator that is visible in all 360$^\circ$ imagery. To facilitate evaluation, we introduce a multi-tiered dataset of scenes captured as raw dual-fisheye images, establishing a benchmark for robust casual 360$^\circ$ reconstruction. Our method significantly outperforms not only vanilla 3DGS for 360$^\circ$ cameras but also robust perspective baselines when perspective cameras are simulated from the same capture, demonstrating the advantages of 360$^\circ$ capture for casual reconstruction. Additional results are available at: https://theialab.github.io/fullcircle
- Abstract（参考訳）: 3次元シーン再構築のための強力なツールとして、放射場が登場している。
しかし、視界カメラの視野が狭いため、信頼性の高いカメラキャリブレーションと再構成に必要な視界範囲と特徴対応が制限されているため、カジュアルキャプチャーは依然として困難である。
市販の360$^\circ$カメラは、同じ撮影努力のために視界カメラよりもはるかに広い範囲を提供するが、既存の360$^\circ$リコンストラクションには特別なキャプチャプロトコルと、放射界の約束を損なう前処理ステップが必要である。
生の360$^\circ$カメラキャプチャから直接3Dシーンを再構成するための実用的なパイプラインを提案する。
特別なキャプチャプロトコルやプリプロセッシングは必要とせず、360$^\circ$のすべての画像で見える人間のオペレーターという、一般的な再構成エラーのソースに対して堅牢性を示す。
評価を容易にするため,本研究では,生の双眼画像として捉えたシーンの多層データセットを導入し,ロバストな360$^\circ$再構成のためのベンチマークを構築した。
提案手法は,360$^\circ$カメラのバニラ3DGSだけでなく,同じ撮影から視界カメラをシミュレートした場合の高解像度視界ベースラインにも優れ,カジュアルリコンストラクションにおける360$^\circ$キャプチャの利点を示す。
追加の結果は、https://theialab.github.io/fullcircle.com/で公開されている。
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