Paparazzo：移動する3Dオブジェクトのアクティブなマッピング

arXiv cs.CV / 2026/4/22

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要点

この論文では、従来の3D再構築パイプラインが一般に静止環境を前提としているという制約に対処するため、「移動物体のアクティブマッピング」という新しい課題を提案します。
Paparazzoとして、学習を用いない手法で対象の軌道を予測し、観測に最も有益な視点を選びつつ、マッピングエージェント自身の経路計画を行います。
この新しい動的マッピング課題を評価するための包括的なベンチマークも併せて提供します。
実験により、Paparazzoは複数の強力なベースラインと比べて3D再構成の「完全性」と「精度」を大きく改善できることが示され、動的シーン理解に向けた重要な一歩となっています。

要旨: 現在の3Dマッピングのパイプラインは一般に静的環境を前提としており、そのため移動する物体を正確に捉えて再構築する能力が制限されています。この制約に対処するために、本研究では、移動物体のアクティブマッピングという新しい課題を提案します。ここでは、マッピングエージェントが物体の運動を補償しながら軌道を計画する必要があります。提案手法Pap arazzoは、学習を用いない解決策を提供し、ターゲットの軌道を頑健に予測するとともに、それを観察するのに最も情報量の多い視点を特定し、自身の経路を計画します。また、この新しい課題のための包括的なベンチマークにも貢献します。大規模な実験を通じて、Paparazzoがいくつかの強力なベースラインと比較して、3D再構成の完全性と精度を大幅に向上させることを示し、動的シーン理解に向けた重要な一歩となることを明らかにします。プロジェクトページ: https://davidea97.github.io/paparazzo-page/