UniPR: 単一のステレオペアからの統合オブジェクトレベルの現実からシミュレーションへの知覚と再構成
arXiv cs.CV / 2026/3/23
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要点
- UniPR は、単一のステレオ画像ペア上で動作する、エンドツーエンドのオブジェクトレベルの現実からシミュレーションへの知覚と再構成フレームワークです。
- 幾何学的制約を用いてスケールの不確定性を解消し、すべての再構成を単一のフォワードパスで実行することで、複数段階のモジュール式パイプラインを排除します。
- カテゴリごとの公定形状を用意することなく、再構成と姿勢推定を結びつける Pose-Aware Shape Representation を導入します。
- 大規模な研究・評価を支援する、6,300を超えるオブジェクトを含む大規模語彙のステレオデータセット LVS6D を導入します。
- 実験により、UniPR はシーン内の全オブジェクトを並列再構成し、真の物理的寸法を保持するとともに、実世界のロボティクスに対して著しい効率向上を提供することが示されました。
