論文の概要: GeoPano: Towards Geometrically Accurate 3D Reconstruction from a Single Panorama

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.21297v1
• Date: Thu, 15 Oct 2026 05:42:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-16 19:13:16.204954
• Title: GeoPano: Towards Geometrically Accurate 3D Reconstruction from a Single Panorama
• Title（参考訳）: GeoPano: 単一パノラマからの幾何学的3次元再構成を目指して
• Abstract要約: 単視点パノラマ3次元再構成のためのフィードフォワードフレームワークであるGeoPanoを紹介する。 パノラマ認識型アグリゲータを提案し、新しいパノアテンション機構を備えた合理化アグリゲータを提案する。 提案手法は, 再現精度, 幾何整合性, 視覚的忠実度において, 従来のSOTA手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.39692690055814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Panoramic 3D reconstruction enables the holistic recovery of complete 360 $^\circ$ scene geometry, offering significant benefits for robotics and AR/VR applications. However, directly estimating geometry from ERP images is inherently challenged by spherical distortions. To reduce spherical projection distortions, a common strategy is to decompose panoramas into distortion-free perspective views, but independently processing these views often introduces cross-view geometric inconsistencies. To address these challenges, we introduce GeoPano, a feed-forward framework for single-view panoramic 3D reconstruction that recovers a geometrically accurate and consistent point cloud from a single panorama. Our approach is driven by two key innovations: First, we propose a panoramic-aware attention aggregator, featuring a streamlined attention architecture equipped with a novel Pano-Attention mechanism, which explicitly exploits the intrinsic spherical geometry of the panorama to guide cross-view interactions, thereby suppressing geometric inconsistencies. Furthermore, we formulate a hybrid supervision strategy to jointly enforce fine-grained local details in perspective space and global structural coherence in spherical space. Experiments demonstrate that our method significantly outperforms previous SOTA approaches in reconstruction accuracy, geometric consistency, and visual fidelity.
• Abstract（参考訳）: パノラマ3D再構成は、完全な360ドル^\circ$シーン幾何学の全体的回復を可能にし、ロボティクスやAR/VRアプリケーションに多大な利益をもたらす。 しかし、ERP画像から直接幾何学を推定することは、本質的に球面歪みによって挑戦される。 球面投影歪みを低減するため、パノラマを歪みのない視点のビューに分解することが一般的な戦略であるが、独立してこれらのビューを処理することは、しばしば横断的な幾何学的矛盾をもたらす。 これらの課題に対処するために,1つのパノラマから幾何学的に正確で一貫した点雲を復元する,単一ビューパノラマ3次元再構成のためのフィードフォワードフレームワークであるGeoPanoを紹介した。 まず、パノラマの内在的な球面形状を明示的に活用し、対面相互作用をガイドし、幾何学的不整合を抑える新しいパノアテンション機構を備えた、パノラマ認識アグリゲータを提案する。 さらに,球面空間における微粒な局所的詳細と大域的構造的コヒーレンスを共同で実施するためのハイブリッド監視戦略を定式化した。 提案手法は, 再現精度, 幾何整合性, 視覚的忠実度において, 従来のSOTA手法よりも有意に優れていた。

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