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Co-VisiON
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VGGT 模型隐式学习共可见性以进行 3D 重建
研究人员开发了 Co-VGGT，一种利用 VGGT 几何基础模型来确定图像对之间共可见性的新方法。VGGT 在其内部表示中隐式编码共可见性，早期层构建场景表示，后期层充当共可见性推理器。Co-VGGT 冻结 VGGT 模型，并仅使用 RGB 输入训练一个小型、轻量级的头部来对共可见性进行分类，将每个 VGGT 层视为专业专家。这种方法显著提高了 Co-VisiON 基准的性能，优于先前的方法甚至人工标注基线。
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新的 Co-VGGT 方法通过隐式共可见性检测增强 3D 重建 · 跟踪到 2 个来源
研究人员开发了 Co-VGGT，这是一种用于 3D 重建和机器人定位中确定共可见性的新方法。该方法利用 VGGT 基础模型，表明其内部表示在没有显式监督的情况下隐式编码了共可见性。Co-VGGT 利用在冻结的 VGGT 层之上训练的轻量级专家混合头，在 Co-VisiON 基准测试上取得了比先前工作显著的改进，并超越了人类标注基线。