AMB3R: Accurate Feed-forward Metric-scale 3D Reconstruction with Backend

📄 arXiv: 2511.20343v1 📥 PDF

作者: Hengyi Wang, Lourdes Agapito

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-25

备注: Project page: https://hengyiwang.github.io/projects/amber

💡 一句话要点

AMB3R：利用紧凑体素后端实现精确的度量尺度三维重建

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 三维重建 多视角几何 体素表示 度量尺度 深度估计

📋 核心要点

  1. 现有基于点云地图的三维重建方法在几何推理和空间紧凑性方面存在不足，限制了其性能。
  2. AMB3R利用稀疏体素场景表示作为后端，实现空间紧凑的几何推理，提升重建精度和效率。
  3. 实验表明，AMB3R在多个任务上超越了现有方法，包括相机姿态估计、深度估计和三维重建。

📝 摘要（中文）

本文提出了AMB3R，一个多视角前馈模型，用于度量尺度下的稠密三维重建，适用于各种三维视觉任务。其核心思想是利用稀疏但紧凑的体素场景表示作为后端，从而实现具有空间紧凑性的几何推理。尽管AMB3R仅针对多视角重建进行训练，但我们证明它可以无缝扩展到未校准的视觉里程计（在线）或大规模运动结构恢复，而无需针对特定任务进行微调或测试时优化。与之前基于点云地图的模型相比，我们的方法在相机姿态、深度和度量尺度估计、三维重建方面实现了最先进的性能，甚至在常见基准测试中超越了具有稠密重建先验的基于优化的SLAM和SfM方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多视角三维重建方法，特别是基于点云地图的方法，在几何推理和空间紧凑性方面存在局限性。这些方法难以有效地利用场景的几何结构信息，并且在处理大规模场景时计算复杂度较高。此外，将这些方法扩展到其他任务，如视觉里程计和运动结构恢复，通常需要针对特定任务进行微调或优化。

核心思路：AMB3R的核心思路是使用一个稀疏但紧凑的体素场景表示作为后端，从而实现高效的几何推理和空间紧凑性。通过将场景表示为体素网格，AMB3R可以更好地捕捉场景的几何结构信息，并减少计算复杂度。此外，这种体素表示可以方便地扩展到其他任务，而无需进行额外的微调。

技术框架：AMB3R的整体架构包括一个多视角前馈网络和一个体素后端。前馈网络负责从多视角图像中提取特征，并将这些特征融合到体素网格中。体素后端则负责对体素网格进行处理，以估计场景的深度、相机姿态和度量尺度。该框架可以分为以下几个阶段：1. 特征提取：使用卷积神经网络从多视角图像中提取特征。2. 特征融合：将提取的特征融合到体素网格中。3. 体素处理：使用卷积神经网络对体素网格进行处理，以估计场景的深度、相机姿态和度量尺度。

关键创新：AMB3R最重要的技术创新点是使用体素场景表示作为后端，从而实现高效的几何推理和空间紧凑性。与传统的点云地图相比，体素表示可以更好地捕捉场景的几何结构信息，并减少计算复杂度。此外，AMB3R的前馈网络结构使其能够快速地进行三维重建，而无需进行迭代优化。

关键设计：AMB3R的关键设计包括：1. 稀疏体素表示：使用稀疏体素表示来减少内存占用和计算复杂度。2. 卷积神经网络：使用卷积神经网络来提取图像特征和处理体素网格。3. 损失函数：使用深度损失、姿态损失和尺度损失来训练网络。4. 网络结构：采用Encoder-Decoder结构，Encoder负责提取图像特征并融合到体素网格，Decoder负责从体素网格中预测深度、姿态和尺度。

📊 实验亮点

AMB3R在多个基准测试中取得了最先进的性能。例如，在相机姿态估计方面，AMB3R的精度优于现有的基于点云地图的方法。在深度估计方面，AMB3R的精度也超过了现有的优化方法。此外，AMB3R还可以在未校准的视觉里程计和大规模运动结构恢复任务中取得良好的性能，而无需进行额外的微调。

🎯 应用场景

AMB3R具有广泛的应用前景，包括机器人导航、增强现实、虚拟现实、三维地图构建等领域。它可以用于构建精确的三维环境模型，从而帮助机器人在复杂环境中进行导航和操作。此外，AMB3R还可以用于增强现实和虚拟现实应用，提供更逼真的三维体验。该研究的实际价值在于提供了一种高效、精确的三维重建方法，未来可能推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

We present AMB3R, a multi-view feed-forward model for dense 3D reconstruction on a metric-scale that addresses diverse 3D vision tasks. The key idea is to leverage a sparse, yet compact, volumetric scene representation as our backend, enabling geometric reasoning with spatial compactness. Although trained solely for multi-view reconstruction, we demonstrate that AMB3R can be seamlessly extended to uncalibrated visual odometry (online) or large-scale structure from motion without the need for task-specific fine-tuning or test-time optimization. Compared to prior pointmap-based models, our approach achieves state-of-the-art performance in camera pose, depth, and metric-scale estimation, 3D reconstruction, and even surpasses optimization-based SLAM and SfM methods with dense reconstruction priors on common benchmarks.