arXiv Artificial Intelligence· Weijie Wang, Qihang Cao, Sensen Gao, Donny Y. Chen, Haofei Xu, Wenjing Bian, Songyou Peng, Tat-Jen Cham, Chuanxia Zheng, Andreas Geiger, Jianfei Cai, Jia-Wang Bian, Bohan Zhuang·· 19 小时前AI 评分27
前馈式 3D 场景建模:一篇问题驱动视角的综述
Feed-Forward 3D Scene Modeling: A Problem-Driven Perspective
AI 导读
这篇综述指出,尽管前馈式 3D 重建方法的几何输出表示各异(从隐式场到显式图元),但共享图像特征提取骨干、多视图信息融合与几何感知设计等高层架构模式。作者据此提出与输出格式无关的模型设计分类法,将研究方向归为特征增强、几何感知、模型效率、增强策略与时间感知模型五类问题,并系统梳理相关基准、数据集与实际应用,最后展望可扩展性、评测标准与世界建模等开放挑战。
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