3D Reconstruction
[Paper Note] V-DPM: 4D Video Reconstruction with Dynamic Point Maps, Edgar Sucar+, arXiv'26, 2026.01
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#ComputerVision #Pocket #Transformer #3D (Scene) #4D Reconstruction #4D (Video) #SpatialUnderstanding Issue Date: 2026-01-16 GPT Summary- DPMをビデオ入力に適用するV-DPMを提案し、動的な3D再構築を実現。3D形状とカメラパラメータを表現し、VGGTを基にしたアプローチで最新の性能を達成。動的な深さと3D動作を完全に回復可能。 Comment
pj page: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/vdpm/
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VGGT:
- [Paper Note] VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer, Jianyuan Wang+, CVPR'25
[Paper Note] AutoNeural: Co-Designing Vision-Language Models for NPU Inference, Wei Chen+, arXiv'25, 2025.12
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#ComputerVision #Pocket #NLP #SmallModel #OpenWeight #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #Realtime Issue Date: 2025-12-04 GPT Summary- AutoNeuralは、NPU向けに最適化されたVLMアーキテクチャで、量子化の脆弱性とI/Oバウンドな注意メカニズムの問題を解決。MobileNetV5スタイルのバックボーンを採用し、量子化誤差を最大7倍削減、エンドツーエンドのレイテンシを14倍短縮。実世界の自動車ケーススタディでリアルタイム性能を実証し、NPU制約に特化したモデル設計の重要性を示した。 Comment
pj page: https://nexa.ai/solution/intelligent-cockpit
HF: https://huggingface.co/NexaAI/AutoNeural
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[Paper Note] SLAM3R: Real-Time Dense Scene Reconstruction from Monocular RGB Videos, Yuzheng Liu+, CVPR'25 Highlight, 2024.12
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#ComputerVision #Pocket #CVPR Issue Date: 2025-11-20 GPT Summary- SLAM3Rは、RGBビデオを用いたリアルタイムの高品質な密な3D再構築システムで、フィードフォワードニューラルネットワークを活用してローカル3D再構築とグローバル座標登録を統合。スライディングウィンドウメカニズムでビデオを重なり合ったクリップに変換し、RGB画像から直接3Dポイントマップを回帰。実験により、最先端の再構築精度と20 FPS以上のリアルタイム性能を達成。コードは公開されている。 Comment
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[Paper Note] IGGT: Instance-Grounded Geometry Transformer for Semantic 3D Reconstruction, Hao Li+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #Pocket #Dataset #Transformer #FoundationModel #3D (Scene) #UMM #SpatialUnderstanding Issue Date: 2025-10-28 GPT Summary- 人間の3Dシーン理解を模倣するため、空間再構築とインスタンス理解を統合したInstanceGrounded Geometry Transformer（IGGT）を提案。IGGTは2D視覚入力を用いて幾何学的構造とインスタンスクラスタリングを統一的に表現し、3Dシーンの一貫性を向上させる。新たに構築したInsScene-15Kデータセットを用いて、3D一貫性のあるインスタンスレベルのマスク注釈を提供。 Comment
pj page: https://lifuguan.github.io/IGGT_official/
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ポイント解説:
[Paper Note] VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer, Jianyuan Wang+, CVPR'25
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#ComputerVision #Pocket #Transformer #CVPR #read-later #Selected Papers/Blogs #Backbone Issue Date: 2025-06-22 GPT Summary- VGGTは、シーンの主要な3D属性を複数のビューから直接推測するフィードフォワードニューラルネットワークであり、3Dコンピュータビジョンの分野において新たな進展を示します。このアプローチは効率的で、1秒未満で画像を再構築し、複数の3Dタスクで最先端の結果を達成します。また、VGGTを特徴バックボーンとして使用することで、下流タスクの性能が大幅に向上することが示されています。コードは公開されています。 Comment
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様々な研究のBackboneとして活用されている。
Introducing SAM 3D: Powerful 3D Reconstruction for Physical World Images, Meta, 2025.11
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#Article #ComputerVision #FoundationModel #Blog #read-later #Selected Papers/Blogs #3D (Scene) Issue Date: 2025-11-20 Comment
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解説: