論文の概要: AnyImageNav: Any-View Geometry for Precise Last-Meter Image-Goal Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05351v2
- Date: Wed, 08 Apr 2026 06:49:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-09 14:06:05.095778
- Title: AnyImageNav: Any-View Geometry for Precise Last-Meter Image-Goal Navigation
- Title（参考訳）: AnyImageNav: 精密なラストメーター画像-ゴールナビゲーションのための任意のビュー幾何学
- Abstract要約: 我々はAnyImageNavを紹介した。AnyImageNavはトレーニング不要のシステムで、ImageNavをより要求の多い環境にプッシュする。
本手法は,Gibson (93.1%) とHM3D (82.6%) に対して最先端のナビゲーション成功率を設定し,従来の手法では提供されなかったポーズ回復を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.175661009911257
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image Goal Navigation (ImageNav) is evaluated by a coarse success criterion, the agent must stop within 1m of the target, which is sufficient for finding objects but falls short for downstream tasks such as grasping that require precise positioning. We introduce AnyImageNav, a training-free system that pushes ImageNav toward this more demanding setting. Our key insight is that the goal image can be treated as a geometric query: any photo of an object, a hallway, or a room corner can be registered to the agent's observations via dense pixel-level correspondences, enabling recovery of the exact 6-DoF camera pose. Our method realizes this through a semantic-to-geometric cascade: a semantic relevance signal guides exploration and acts as a proximity gate, invoking a 3D multi-view foundation model only when the current view is highly relevant to the goal image; the model then self-certifies its registration in a loop for an accurate recovered pose. Our method sets state-of-the-art navigation success rates on Gibson (93.1%) and HM3D (82.6%), and achieves pose recovery that prior methods do not provide: a position error of 0.27m and heading error of 3.41 degrees on Gibson, and 0.21m / 1.23 degrees on HM3D, a 5-10x improvement over adapted baselines.
- Abstract（参考訳）: Image Goal Navigation (ImageNav)は粗い成功基準によって評価され、エージェントはターゲットの1m以内で停止しなければならない。
我々はAnyImageNavを紹介した。AnyImageNavはトレーニング不要のシステムで、ImageNavをこのより要求の高い設定にプッシュする。
我々の重要な洞察は、ゴール画像は幾何学的なクエリとして扱うことができ、オブジェクト、廊下、部屋の角の任意の写真は、密集したピクセルレベルの対応を通してエージェントの観察に登録することができ、正確な6-DoFカメラのポーズの復元を可能にします。
セマンティック・レバレンス信号は探索を誘導し近接ゲートとして機能し、現在のビューが目標画像と高い関係にある場合にのみ3次元多視点基礎モデルを呼び出す。
提案手法は,Gibson(93.1%)とHM3D(82.6%)に最先端ナビゲーション成功率を設定し,Gibson(3.41度),HM3D(0.21m/1.23度),適応ベースライン(5～10倍)という,従来の手法では得られないポーズ回復を実現する。
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