論文の概要: Reliability-Regulated Trajectory Optimization for Progressive COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.30865v1
- Date: Fri, 25 Sep 2026 06:16:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.255057
- Title: Reliability-Regulated Trajectory Optimization for Progressive COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: プログレッシブCOLMAPフリー3次元ガウス平板の信頼性制御軌道最適化
- Abstract要約: COLMAPフリー3DGSのための信頼性制御トラジェクトリ最適化フレームワークを提案する。
その中核として,本フレームワークは,本質的で自己監督型双方向サイクル整合性機構を確立する。
提案手法は,カメラの軌跡精度とノベルビューのレンダリング品質を大幅に向上させ,既存の未提案ベースラインよりも優れる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.5774479863438
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: COLMAP-free 3D Gaussian Splatting (3DGS) bypasses computationally expensive structure-from-motion (SfM) pipelines, yet progressive camera pose tracking remains fundamentally vulnerable to error compounding---early pairwise tracking inaccuracies both corrupt subsequent frame initializations and remain permanently frozen in the scene representation. Rather than relying on heavyweight external neural priors or treating progressive tracking through isolated heuristic fixes, we propose a unified reliability-regulated trajectory optimization framework for progressive COLMAP-free 3DGS. At its core, our framework establishes an intrinsic, self-supervised bidirectional cycle-consistency mechanism that systematically regulates progressive camera trajectory estimation across two complementary temporal horizons: (1) Forward Motion Propagation, where the online reliability signal adaptively gates first-order kinematic warm-starts of rigid motion into upcoming pairwise registrations, supplying informed directional search priors while safely intercepting untrusted transitions; and (2) Retrospective Trajectory Correction, where the same reliability signal dynamically weights relative-pose consistency constraints within a sliding window of neighboring camera poses. By governing both prospective state initialization and retrospective trajectory consolidation through a unified reliability regulator, our self-contained framework resolves progressive drift without external priors or offline preprocessing. Extensive evaluations on Tanks and Temples and CO3D-V2 benchmarks show that our method substantially improves camera trajectory accuracy and novel-view rendering quality, outperforming existing unposed baselines. Code is available at https://github.com/Zijian1026/RRTO-CF3DGS.
- Abstract（参考訳）: COLMAP-free 3D Gaussian Splatting (3DGS) は計算コストのかかるSfMパイプラインをバイパスするが、プログレッシブカメラのポーズトラッキングは、エラー合成に根本的な脆弱性がある。
重厚な外的神経前駆体を頼りにしたり、孤立したヒューリスティックな修正を通じて進行追跡を処理する代わりに、進行性COLMAPのない3DGSのための信頼性制御された軌道最適化フレームワークを提案する。
その中核となるのが, プログレッシブカメラ軌道推定を系統的に制御する本質的, 自己監督型双方向サイクル整合性機構の確立である。(1) オンラインの信頼性信号が, 厳密な動きの1次キネマティック・ウォームスタートを, 相互登録に適応的にゲートする前向き運動伝搬, (2) 信頼できない遷移を安全にインターセプトしながら, 情報指向探索の事前供給, (2) 同じ信頼性信号が隣接するカメラのスライディングウィンドウ内の相対的制約を重み付けする振り返り軌道補正(Retrospective Trajectory Correction)である。
我々の自己完結型フレームワークは, 外部の事前処理やオフライン前処理を使わずに, 進行的ドリフトを解消する。
タンク,テンプル,CO3D-V2ベンチマークを総合評価した結果,提案手法はカメラの軌道精度とノベルビューのレンダリング精度を大幅に向上し,既存の未提案ベースラインよりも優れていた。
コードはhttps://github.com/Zijian1026/RRTO-CF3DGSで公開されている。
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