論文の概要: MAGiSt3R: Multi-Agent Feed-forward 3D Reconstruction from Monocular RGB Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15211v1
• Date: Thu, 16 Jul 2026 17:12:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-17 17:01:33.183115
• Title: MAGiSt3R: Multi-Agent Feed-forward 3D Reconstruction from Monocular RGB Videos
• Title（参考訳）: MAGiSt3R:単眼RGB映像からのマルチエージェントフィードフォワード3D再構成
• Abstract要約: MAGiSt3Rは、ほぼ10FPSでモノクロRGBビデオの再構成とカメラ追跡を行うマルチエージェント3D再構成フレームワークである。 我々はMAGiSt3Rを合成と実世界の両方のデータセットで評価し、最先端のアプローチと比較して、その優れた再構成とカメラトラッキングの精度を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.92094310419149
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents MAGiSt3R, a multi-agent 3D reconstruction framework performing reconstruction and camera tracking for monocular RGB videos at almost 10 FPS. MAGiSt3R relies on a feed-forward model from the 3R family to process RGB videos and regress local point maps, and on a merging model, MAGMA, that combines local maps at both intra-agent and inter-agent levels to obtain the final global point map. Furthermore, MAGiSt3R performs pose graph optimization to mitigate cumulative camera drift occurring along the feed-forward pipeline. We evaluate MAGiSt3R on both synthetic and real-world datasets, demonstrating its superior reconstruction and camera tracking accuracy compared to state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 約10FPSでモノクロRGBビデオの再構成とカメラ追跡を行うマルチエージェント3D再構成フレームワークMAGiSt3Rを提案する。 MAGiSt3Rは3Rファミリーのフィードフォワードモデルを用いてRGBビデオの処理とローカルポイントマップの回帰を行い、マージモデルであるMAGMAではエージェント内およびエージェント間両方のローカルマップを組み合わせて最終グローバルポイントマップを得る。 さらに、MAGiSt3Rは、フィードフォワードパイプラインに沿って発生する累積カメラドリフトを軽減するために、ポーズグラフ最適化を行う。 我々はMAGiSt3Rを合成と実世界の両方のデータセットで評価し、最先端のアプローチと比較して、その優れた再構成とカメラトラッキングの精度を実証した。

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