多视角融合的在线场景变更检测
计算机视觉与模式识别
2026-02-25 v3
摘要
在线场景变更检测（SCD）是一个极具挑战性的问题，要求智能体在观察自由视角的场景时，实时检测相关变更。现有在线 SCD 方法显著低于离线方法的准确性。我们提出了首个在线 SCD 方法，具备姿态agnostic、无标签，并确保多视角一致性，同时实现 10 FPS 以上的速度，取得了超越甚至最佳离线方法的新颖性能。我们的方法引入了新的自监督融合损失，从多个线索和观察中推断场景变更，基于 PnP 的快速姿态估计对准参考场景，并针对 3D 高斯溶解场景表示提出快速变更引导的更新策略。广泛的真实世界数据集上的实验表明，我们的方法在在线和离线基准中均表现优异。
引用
@article{arxiv.2511.12370,
title = {Changes in Real Time: Online Scene Change Detection with Multi-View Fusion},
author = {Chamuditha Jayanga Galappaththige and Jason Lai and Lloyd Windrim and Donald Dansereau and Niko Sünderhauf and Dimity Miller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.12370},
year = {2026}
}
备注
Accepted at CVPR 2026. Project Page: https://chumsy0725.github.io/O-SCD/