論文の概要: UAVFF3D: A Geometry-Aware Benchmark for Feed-Forward UAV 3D Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17942v1
• Date: Mon, 18 May 2026 06:59:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.933904
• Title: UAVFF3D: A Geometry-Aware Benchmark for Feed-Forward UAV 3D Reconstruction
• Title（参考訳）: UAVFF3D: フィードフォワードUAV3D再構成のための幾何学的ベンチマーク
• Authors: Xiang Yang, Yongli Wang, HaiFeng Li, Yunsheng Zhang,
• Abstract要約: UAVFF3Dは, フィードフォワード型UAV3D再構成のための幾何認識型ベンチマークである。 本稿では,カメラ・幾何学的推定と再構成の精度を共同で評価する評価プロトコルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.117428563545017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feed-forward 3D reconstruction has recently demonstrated strong generalization across diverse scenes, yet its performance in UAV imagery remains underexplored due to distinctive acquisition geometries, large viewpoint variations, and ambiguity between horizontal field of view and flight height. We present UAVFF3D, a geometry-aware benchmark for feed-forward UAV 3D reconstruction, comprising over 170K real UAV images and more than 370K high-quality synthetic images. The benchmark also includes a challenging diagnostic test subset designed to analyze model behavior under UAV-specific geometric ambiguities.Building on UAVFF3D, we propose an evaluation protocol that jointly assesses camera-geometry estimation and reconstruction accuracy, addressing limitations of existing evaluations that rely on separate alignments. Experiments on four representative feed-forward reconstruction models show that UAV-domain adaptation substantially improves performance, reducing Ray Error by up to 84.2%, Pose ATE by up to 76.0%, and Chamfer Distance by up to 41.1%. Further analysis reveals that domain adaptation mitigates rotation-estimation degradation in oblique-view scenes and improves robustness under horizontal-field-of-view/height ambiguity. Incorporating camera priors further enhances reconstruction performance under UAV-specific acquisition geometries.
• Abstract（参考訳）: フィードフォワード3D再構成は,近年,様々な場面で強い一般化が示されているが,UAV画像における特徴的取得測度,視点の変動,水平視野と飛行高度のあいまいさなどにより,その性能は未解明のままである。 提案するUAVFF3Dは,170万以上の実際のUAV画像と370万以上の高品質な合成画像からなる,フィードフォワードUAV3D再構成のための幾何学的ベンチマークである。 また、UAVFF3Dに基づく評価プロトコルを提案し、カメラ測位と再構成の精度を共同評価し、異なるアライメントに依存する既存の評価の限界に対処する。 4つの代表的なフィードフォワード再構成モデルの実験では、UAVドメインの適応により性能が大幅に向上し、レイ・エラーが84.2%、ポス・ATEが76.0%、チャンファー・ディスタンスが41.1%まで低下した。 さらに, 領域適応は斜視シーンの回転推定劣化を軽減し, 水平視野/高さのあいまいさ下でのロバスト性を向上させることが示唆された。 カメラの事前装備により、UAV固有の取得ジオメトリの下での再構成性能がさらに向上する。

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