VROOM - 基于 onboard 多视角的视觉重建
计算机视觉与模式识别
2025-08-26 v1 机器学习
摘要
我们介绍了VROOM系统，用于仅使用来自赛车 onboard 摄像机的footage来重建Formula 1赛道的3D模型。该系统利用2023年摩纳哥大奖赛的video数据，解决了高速运动和摄像机帧中锐利切割等video挑战。我们的管道分析了不同方法，如DROID-SLAM、AnyCam和Monst3r，并结合各种预处理技术（如遮罩、时间块分割和分辨率缩放），以解决动态运动和计算约束问题。我们表明，Vroom能够在复杂环境中部分恢复赛道和车辆轨迹。这些发现表明，使用 onboard video进行可扩展4D重建在实际环境中的可行性。项目页面可在https://varun-bharadwaj.github.io/vroom处找到，代码可在https://github.com/yajatyadav/vroom处获取。
关键词
引用
@article{arxiv.2508.17172,
title = {VROOM - Visual Reconstruction over Onboard Multiview},
author = {Yajat Yadav and Varun Bharadwaj and Jathin Korrapati and Tanish Baranwal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.17172},
year = {2025}
}
备注
Project page with videos and interactive 4D visualizations: https://varun-bharadwaj.github.io/vroom, Code: https://github.com/yajatyadav/vroom