MADrive：记忆增强的驾驶场景建模
计算机视觉与模式识别
2025-12-15 v2
摘要
最近的场景重建进步推动了针对自动驾驶（AD）环境使用3D高斯溅写实现高度真实的场景建模。然而，所得重建 closely tied to original observations，难以支持显著改变或新颖驾驶情景的照片级合成。本 work引入MADrive，一种记忆增强的重建框架，旨在扩展现有场景重建方法的能力，通过替换观察到的车辆为来自大规模外部记忆库中检索到的视觉相似的3D资产。具体而言，我们发布了MAD-Cars，一个包含约7万个野外360°全景车辆视频的精选数据集，并提供一个检索模块，用于在记忆库中查找最相似的车辆实例，从视频重建对应的3D资产，并通过方向对齐和重新照明将其集成到目标场景中。所得替换提供了车辆在场景中的完整多视角表示，使能够对显著改变的配置进行照片级合成，本实验已证明。项目页面: https://yandex-research.github.io/madrive/
引用
@article{arxiv.2506.21520,
title = {MADrive: Memory-Augmented Driving Scene Modeling},
author = {Polina Karpikova and Daniil Selikhanovych and Kirill Struminsky and Ruslan Musaev and Maria Golitsyna and Dmitry Baranchuk},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.21520},
year = {2025}
}