Mono3R：利用单目线索进行几何3D重建
计算机视觉与模式识别
2025-04-21 v1
摘要
近期数据驱动的几何多视角3D重建基础模型（如DUSt3R）在 various 3D视觉任务中展现出卓越性能，这得益于大规模高质量3D数据集的发布。然而，我们注意到，受限于基于匹配的原理，现有模型在匹配线索有限的挑战性区域（尤其是弱纹理区域和低光照条件）的重建质量会显著下降。为缓解这些限制，我们提出利用单目几何估计的内在鲁棒性来补偿基于匹配的方法的固有缺陷。具体而言，我们引入单目引导的细化模块，将单目几何先验整合到多视角重建框架中。这种集成显著增强了多视角重建系统的鲁棒性，实现高质量的前馆重建。广泛的实验表明，我们的方法在多视角相机姿态估计和点云精度方面均实现了显著提升。
引用
@article{arxiv.2504.13419,
title = {Mono3R: Exploiting Monocular Cues for Geometric 3D Reconstruction},
author = {Wenyu Li and Sidun Liu and Peng Qiao and Yong Dou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.13419},
year = {2025}
}