Fugu-MT 論文翻訳(概要): VGGT-CD: Training-Free Robust Registration for 3D Change Detection

論文の概要: VGGT-CD: Training-Free Robust Registration for 3D Change Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16859v1
Date: Sat, 16 May 2026 07:44:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.205
Title: VGGT-CD: Training-Free Robust Registration for 3D Change Detection
Title（参考訳）: VGGT-CD:3次元変化検出のためのトレーニング不要ロバスト登録
Authors: Wei Zhang, Songhua Li, Yihang Wu, Qiang Li, Qi Wang,
Abstract要約: VGGT-CDは、ダイナミックチェンジ干渉によるトレーニング不要パイプライン登録である。絶対軌道誤差を屋外で44%、屋内で59%削減する。登録を6倍以上早く完了し、タスク固有のトレーニングなしで高純度な3D変更マップを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.370711482793135
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: 3D change detection from multi-view images is essential for urban monitoring, disaster assessment, and autonomous driving. However, existing methods predominantly operate in the 2D domain, where viewpoint variations are mistaken for physical changes and depth is unavailable. While visual geometry foundation models like VGGT rapidly produce dense point clouds from unposed images, independent per-epoch reconstruction encounters fundamental obstacles: unpredictable inter-epoch scale ambiguity, registration-change paradox where scene changes corrupt alignment, and pervasive edge-flying noise. To address these challenges, we present VGGT-CD, a training-free pipeline decoupling cross-temporal registration from dynamic-change interference. In the Coarse Stage, sparse keyframe joint inference establishes a unified metric space and yields an initial Sim(3) prior. In the Fine Stage, dense reconstructions are purified by isolating static-background correspondences. A closed-form centroid alignment refines the translation while locking scale and rotation, using a residual self-check to mathematically guarantee non-degradation. Evaluated on an 11-scene benchmark from the World Across Time dataset, VGGT-CD reduces Absolute Trajectory Error by 44% outdoors and 59% indoors. It completes registration over 6 times faster, producing high-purity 3D change maps without task-specific training.
Abstract（参考訳）: 多視点画像からの3次元変化検出は、都市モニタリング、災害評価、自動運転に不可欠である。しかし、既存の手法は主に2次元領域で動作しており、視点の変化は物理的変化と誤認され、深さは利用できない。視覚幾何学の基礎モデルであるVGGTは、未提示の画像から高密度の点雲を急速に生成するが、独立系は、予測不可能なエポックスケールのあいまいさ、シーンが整列を乱すような登録-変更パラドックス、そして広汎なエッジフライングノイズといった、基本的な障害に遭遇する。これらの課題に対処するため、ダイナミックチェンジ干渉から時空間登録を分離するトレーニング不要パイプラインであるVGGT-CDを提案する。粗い段階において、スパース鍵フレームの関節推論は統一計量空間を確立し、初期Sim(3) を先に生成する。ファインステージでは、静的背景対応を孤立させることにより、密集した再構築が浄化される。クローズドフォームのセントロイドアライメントは、非劣化を数学的に保証するために残余の自己チェックを用いて、スケールと回転をロックしながら翻訳を洗練する。 VGGT-CDは、World Across Timeデータセットから11ステージのベンチマークで評価され、絶対軌道誤差を屋外で44%、屋内で59%削減した。登録を6倍以上早く完了し、タスク固有のトレーニングなしで高純度な3D変更マップを生成する。

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