論文の概要: Surfsvr: 2D Surface Priors as 3D Geometric Regularizers for Sparse Voxel Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11938v1
• Date: Wed, 12 Aug 2026 11:25:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-13 19:07:54.56242
• Title: Surfsvr: 2D Surface Priors as 3D Geometric Regularizers for Sparse Voxel Reconstruction
• Title（参考訳）: Surfsvr:スパルスボクセル再構成のための3次元幾何正規化器としての2次元表面
• Abstract要約: SurfSVRは2次元表面の先行を明示的な3次元幾何正規化器として扱う新しいスパースボクセル再構成パラダイムである。 鮮明なボクセルの再現は、視認性と幾何学的特性が著しく異なる場面で一貫して改善される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.51413081953813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sparse voxel reconstruction offers an efficient representation for high-fidelity 3D modeling, yet its geometry is commonly optimized from local photometric evidence and discrete visibility statistics. This often leads to fragmented surfaces, excessive subdivision, and floating artifacts, particularly in weakly textured or sparsely observed regions. We introduce SurfSVR, a novel sparse voxel reconstruction paradigm that treats 2D surface priors as explicit 3D geometric regularizers. Instead of directly lifting noisy pixel-wise depth predictions, SurfSVR first organizes each image into coherent surface regions by jointly reasoning over appearance, monocular depth, normals and cross-view geometry. Each region is then represented by an adaptively selected planar or quadratic surface model based on fitting reliability and geometric complexity, while cross-model agreement distinguishes reliable geometry from ambiguous predictions. These structured 2D priors are lifted into 3D and integrated throughout the reconstruction pipeline. They guide surface-adaptive voxel subdivision, provide region-level depth and normal supervision during optimization, enhance geometrically reliable sparse-observed surfaces in voxel pruning, and suppress off-surface floaters during post-refinement training. This unified design converts semantic and geometric coherence in image space into persistent structural constraints in 3D. Extensive experiments on 3 public benchmarks demonstrate that SurfSVR consistently improves sparse voxel reconstruction across scenes with substantially different visibility and geometry characteristics, achieving state-of-the-art reconstruction quality. Codes and models will be released soon.
• Abstract（参考訳）: スパースボクセル再構成は高忠実度3次元モデリングの効率的な表現を提供するが、その幾何学は局所的な測光エビデンスと離散可視統計から一般的に最適化されている。 これはしばしば、断片化された表面、過度の細分化、浮動性の人工物、特に弱いテクスチャ化された、またはわずかに観察された領域に繋がる。 SurfSVRは2次元表面の先行を明示的な3次元幾何正規化器として扱う新しいスパースボクセル再構成パラダイムである。 SurfSVRは、ノイズの多いピクセル単位の深度予測を直接持ち上げる代わりに、まず各画像を、外見、単眼深度、正常度、横方向の幾何について共同で推論することで、コヒーレントな表面領域に整理する。 それぞれの領域は適合信頼性と幾何学的複雑さに基づいて適応的に選択された平面または二次曲面モデルで表現され、一方、クロスモデルは信頼性のある幾何学と曖昧な予測を区別する。 これらの構造化された2Dプリエントは3Dに持ち上げられ、再構築パイプライン全体で統合される。 彼らは、表面適応型ボクセル区分を導出し、最適化中の地域レベルの深さと正常な監督を提供し、ボクセルプレーニングにおける幾何学的に信頼性の高いスパース観測面を強化し、リファインメント後のトレーニング中に表面外フロートを抑える。 この統一された設計は、画像空間における意味的および幾何学的コヒーレンスを3次元における永続的な構造的制約に変換する。 3つの公開ベンチマークの大規模な実験により、SurfSVRは、視認性と幾何学的特性が著しく異なるシーン間のスパースボクセル再構成を一貫して改善し、最先端の再構築品質を達成することが示されている。 コードとモデルも間もなくリリースされる予定だ。

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