論文の概要: Global Structure-from-Motion Meets Feedforward Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26103v2
• Date: Tue, 26 May 2026 06:05:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.182085
• Title: Global Structure-from-Motion Meets Feedforward Reconstruction
• Title（参考訳）: Global Structure-from-Motion Meets Feedforward Reconstruction
• Authors: Linfei Pan, Johannes Schönberger, Marc Pollefeys,
• Abstract要約: Structure-from-Motionはコンピュータビジョンにおける中心的な課題である。 近年のフィードフォワード3次元再構成の進歩は,従来のSfM法における持続的故障の克服に大きく貢献している。 そこで我々は,古典的手法とフィードフォワード手法のそれぞれの長所を組み合わせることで,新しいStructure-from-Motionパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.69771349993019
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structure-from-Motion -- the process of simultaneously estimating camera poses and 3D scene structure from a collection of images -- remains a central challenge in computer vision, with many open problems yet to be solved. Recent advances in feedforward 3D reconstruction have made significant strides in overcoming persistent failure cases of classical SfM methods, particularly in scenarios characterized by low texture, limited overlap, and symmetries. However, while feedforward approaches excel in these challenging conditions, they often face limitations regarding scalability, accuracy, or robustness, and typically fall short of classical methods in standard reconstruction settings. In this work, we systematically analyze these limitations and propose a new Structure-from-Motion pipeline by combining the respective strengths of classical and feedforward methods. Extensive experiments across multiple datasets show the benefits of our approach, achieving state-of-the-art results across a wide range of scenarios. We share our system as an open-source implementation at https://github.com/colmap/gluemap.
• Abstract（参考訳）: 画像のコレクションからカメラポーズと3Dシーン構造を同時に推定するプロセスであるStructure-from-Motionは、コンピュータビジョンにおける中心的な課題であり、多くの未解決問題はまだ解決されていない。 フィードフォワード3次元再構成の最近の進歩は、特に低テクスチャ、限られた重複、対称性を特徴とするシナリオにおいて、古典的SfM法の持続的故障を克服するために大きな進歩を遂げている。 しかし、フィードフォワードアプローチはこれらの困難な条件で優れているが、スケーラビリティ、正確性、堅牢性に関する制限に直面し、通常、標準的な再構築設定では古典的な手法に欠ける。 本研究では,これらの制約を体系的に解析し,古典的手法とフィードフォワード手法のそれぞれの長所を組み合わせることで,新たな構造制御パイプラインを提案する。 複数のデータセットにわたる大規模な実験は、我々のアプローチの利点を示し、幅広いシナリオで最先端の結果を達成する。 当社のシステムはhttps://github.com/colmap/gluemap.comでオープンソース実装として公開しています。

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