AMB3R：基于后端的准确前馆度量尺度3D重建
计算机视觉与模式识别
2025-11-26 v1
摘要
我们提出了AMB3R，一种用于密集3D重建的多视角前馆模型，能够在度量尺度上解决多样化的3D视觉任务。关键思想是利用稀疏且紧凑的体积场景表示作为后端，以实现具有空间紧凑性的几何推理。虽然仅为多视角重建而训练，但我们演示了AMB3R可以无缝扩展到未校准的视觉里程计(在线)或大规模结构从运动中无需任务特定的微调或测试时优化。与以前基于点云的模型相比，我们的方法在相机姿态、深度和度量尺度估计、3D重建等方面实现了最先进的性能，甚至在常见基准测试上超过了具有稠密重建先验的优化基于SLAM和SfM方法。
引用
@article{arxiv.2511.20343,
title = {AMB3R: Accurate Feed-forward Metric-scale 3D Reconstruction with Backend},
author = {Hengyi Wang and Lourdes Agapito},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.20343},
year = {2025}
}
备注
Project page: https://hengyiwang.github.io/projects/amber