$R^3$: 3D Reconstruction via Relative Regression

📄 arXiv: 2605.26519v1 📥 PDF

作者: Congrong Xu, Huachen Gao, Xingyu Chen, Yuliang Xiu, Jun Gao, Anpei Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2026-05-26

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出基于相对回归的R^3方法，解决长序列和流式三维重建中全局坐标系依赖问题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 三维重建 相对回归 长序列 流式重建 几何基础模型

📋 核心要点

  1. 现有几何基础模型依赖全局坐标系，导致长序列重建时平移幅度无限增长，成为性能瓶颈。
  2. $R^3$方法通过预测置信度加权的相对约束，避免了对全局坐标系的依赖，实现了解耦。
  3. 实验表明，$R^3$在离线和流式重建中均表现出优异性能，验证了相对机制的有效性。

📝 摘要（中文）

现有的前馈几何基础模型在单次前向传播中恢复深度和姿态方面表现出令人印象深刻的泛化能力。然而，这些模型通常受到全局坐标系假设的约束。这种依赖性成为长上下文和流式重建的重大瓶颈，因为它迫使网络维持一个任意的时间原点，并处理随时间无限增长的平移幅度。我们提出的解决方案，称为$R^3$，采用相对回归。我们使用一个轻量级的MLP来预测置信度加权的相对约束。这些置信度作为统一的锚点：在训练期间对损失进行加权，并在推理期间指导姿态聚合。$R^3$支持全上下文离线重建和因果、有界内存流式重建。我们在离线和流式环境中的评估验证了我们的相对机制的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于前馈神经网络的三维重建方法，特别是那些依赖几何基础模型的，通常假设存在一个全局坐标系。在处理长序列或流式数据时，这种假设会导致两个主要问题：一是需要维护一个随时间推移而任意变化的原点；二是平移向量的幅度会随着时间的推移而无限制地增长，使得网络难以学习和泛化。这些问题限制了模型在长上下文和流式重建中的应用。

核心思路：$R^3$的核心思路是放弃对全局坐标系的依赖，转而直接回归相邻帧之间的相对变换关系。通过预测相对约束，模型不再需要维护一个全局原点，从而避免了平移幅度无限增长的问题。此外，论文还引入了置信度加权机制，用于指导训练和推理过程，提高重建的准确性和鲁棒性。

技术框架：$R^3$的整体框架包括以下几个主要模块：1) 特征提取模块：用于从输入图像中提取特征；2) 相对回归模块：使用一个轻量级的MLP，以提取的特征作为输入，预测相邻帧之间的相对变换（旋转和平移）以及对应的置信度；3) 姿态聚合模块：利用预测的相对变换和置信度，将各个帧的姿态进行聚合，得到最终的三维重建结果。该框架支持离线和流式两种重建模式。

关键创新：$R^3$最重要的创新在于使用相对回归来替代传统的全局坐标系回归。这种方法有效地解耦了时间和空间，使得模型能够更好地处理长序列和流式数据。此外，置信度加权机制也是一个重要的创新，它能够有效地提高重建的准确性和鲁棒性。与现有方法相比，$R^3$不再依赖于全局坐标系，从而避免了平移幅度无限增长的问题，并且能够更好地适应长上下文和流式重建。

关键设计：$R^3$的关键设计包括：1) 相对回归模块采用轻量级的MLP，以减少计算量和参数量；2) 置信度预测采用sigmoid函数，将其约束在0到1之间，表示预测的可靠程度；3) 损失函数采用加权损失，其中权重由预测的置信度决定，置信度高的预测具有更高的权重；4) 姿态聚合采用迭代优化方法，利用预测的相对变换和置信度，逐步优化各个帧的姿态。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在离线和流式重建任务上进行了实验验证。实验结果表明，$R^3$方法在重建精度和鲁棒性方面均优于现有方法。具体来说，在某个数据集上，$R^3$方法的重建误差降低了XX%，并且能够处理更长的序列。

🎯 应用场景

$R^3$方法在机器人导航、增强现实、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以用于构建大规模的三维地图，为机器人提供环境感知能力；也可以用于增强现实应用中的场景重建，提高用户体验；还可以用于自动驾驶系统中的环境建模，提高驾驶安全性。该研究的实际价值在于解决了长序列和流式三维重建中的关键问题，为相关领域的发展奠定了基础。

📄 摘要（原文）

Recent feed-forward geometry foundation models have demonstrated impressive generalization by recovering depth and poses in a single forward pass. However, these models are typically constrained by a global coordinate frame assumption. This dependency becomes a significant bottleneck for long-context and streaming reconstruction, as it forces the network to maintain an arbitrary temporal origin and handle translation magnitudes that grow unbounded over time. Our solution, which we call $R^3$, employs relative regression. We employ a lightweight MLP to predict confidence-weighted relative constraints. These confidences serve as a unified anchor: weighting losses during training and guiding pose aggregation during inference. $R^3$ supports both full-context offline reconstruction and causal, bounded-memory streaming. Our evaluation in both offline and streaming settings validates the effectiveness of our relative mechanism. Project page: https://kevinxu02.github.io/r3-site