arXiv Computer Vision· Zihan Zheng, Chunlei Cai, Zhenlong Wu, Linjun Li, Yichen Gong, Xiaoyun Zhang, Qiang Hu·· 13 小时前AI 评分29
Video2Asset：从多视角视频在线构建持久 3D 街道场景资产
Video2Asset: Online Construction of Persistent 3D Street-Scene Assets
AI 导读
Video2Asset 是一个从多视角视频在线构建持久 3D 资产的框架，以 occupancy 为中间表示，通过 Historical Carrier Guidance 生成身份感知观测，并用 Accumulated-Evidence Association 判断身份继承与更新世界坐标状态。
推荐理由模型分析
Video2Asset 针对多视角视频在线构建可编辑三维资产时，运动与遮挡下观测断续、身份易碎片化的问题，用占用表示加历史载体引导解码和身份编码器，并以累积证据关联判断身份继承。在 nuScenes 上配合 SGE 报告资产碎片化降低 15.4%，但属数据集实验，跨多个占用模型的一致性提升尚需在真实街景部署中验证。做在线三维重建与场景编辑的开发者可参考其身份关联思路和可比较基线。
来源：arXiv Computer Vision · arxiv.org