論文の概要: SCCM: Spherically Consistent Coarse Matching for ERP Dense Feature Correspondence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.36545v2
• Date: Sat, 03 Oct 2026 04:29:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-07 04:43:28.416099
• Title: SCCM: Spherically Consistent Coarse Matching for ERP Dense Feature Correspondence
• Title（参考訳）: SCCM:ERP高密度特徴対応のための球面一貫性粗さマッチング
• Abstract要約: 360$circ$ Panoramas の複雑な特徴マッチングは、一方向のポーズ推定、3D再構成、SLAMを導く。 本稿では,PCK@1$circ$をMatterport3Dで0.230から0.275に改善した粗い界面における3つの歪みの補正について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dense feature matching between 360$^\circ$ panoramas underpins omnidirectional pose estimation, 3D reconstruction, and SLAM. Such panoramas are stored in the equirectangular projection (ERP), which unrolls the viewing sphere onto a flat chart and thereby introduces three distinct distortions -- a longitudinal seam (topology), latitude-dependent stretch (metric), and non-uniform pixel area (area) -- that the coarse stage of perspective-trained dense matchers does not model, so these matchers degrade systematically on ERP. We show that correcting the three distortions at the coarse-stage interfaces where they arise -- pairwise distortions in attention, per-pixel distortion in covisibility gating -- improves PCK@1$^\circ$ from 0.230 to 0.275 on Matterport3D under a fixed coarse scaffold, with the refiner architecture unchanged -- our central result. Concretely, SCCM (Spherically Consistent Coarse Matching) augments a chart-naive cross-attention/dual-softmax coarse matcher with two sphere-derived priors: Spherical Positional Attention (SPA) pairs a yaw-periodic RoPE (topology) with a tangent-plane bias (metric), and Area-Aware Covisibility (AAC) applies a pre-sigmoid log-area correction (area). The chart-naive scaffold serves as a controlled reference, separating the scaffold-replacement effect from the spherical-prior effect. Instantiated in the RoMa V1 framework with the same frozen encoder, refiner architecture, and loss, SCCM also outperforms the ERP-native EDM (0.163) and an ERP-retrained RoMa V1 (0.198) under a unified ERP dense matching protocol, while perspective-trained matchers largely fail on ERP. It further transfers zero-shot to Stanford2D3D and, when trained on outdoor Holo360D, leads there as well.
• Abstract（参考訳）: 360$^\circ$ panoramas の高密度特徴マッチングは全方位ポーズ推定, 3次元再構成, SLAM を補助する。 このようなパノラマは正方形射影(ERP)に格納され、視球を平らなチャートに解き放つことで、長手シーム(トポロジー)、緯度依存ストレッチ(メトリック)、非一様ピクセル領域(エリア)の3つの異なる歪みを導入する。 その結果,PCK@1$^\circ$ 0.230 から 0.275 に改良された PCK@1$^\circ$ である。 具体的には、SCCM (Spherally Consistent Coarse Matching) は、2つの球面由来の先行性を持つチャートナイーブなクロスアテンション/Dual-softmax粗いマッチングを増強する: SPA (Spherical Positional Attention) は、タンジェント平面バイアス (metric) を持つヤウ周期RoPE (topology) と、AAC (Area-Aware Covisibility) は、プレシグモイド対数領域補正 (area) を適用する。 チャートナブ足場は制御基準として機能し、足場置換効果と球面優先効果を分離する。 SCCMは、同じ凍結エンコーダ、精細化アーキテクチャ、損失を持つRoMa V1フレームワークで実装されており、ERP-native EDM(0.163)とERP-retrained RoMa V1(0.198)を統一ERP高密度マッチングプロトコルで上回っている。 さらにゼロショットをStanford2D3Dに転送し、屋外のHolo360Dで訓練すると、それもリードする。

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