Adaptive Keyframe Selection for Scalable 3D Scene Reconstruction in Dynamic Environments

📄 arXiv: 2510.23928v2 📥 PDF

作者: Raman Jha, Yang Zhou, Giuseppe Loianno

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-10-27 (更新: 2025-12-05)

备注: Accepted at ROBOVIS 2026

💡 一句话要点

提出自适应关键帧选择方法，提升动态环境下可扩展3D场景重建效果。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D场景重建 关键帧选择 动态环境 自适应算法 机器人感知

📋 核心要点

  1. 现有3D场景重建方法在动态环境中面临数据冗余和计算瓶颈，难以兼顾重建质量与效率。
  2. 提出一种自适应关键帧选择策略，通过误差和动量分析动态调整关键帧选择，压缩数据流并保留关键信息。
  3. 实验表明，该方法在Spann3r和CUT3R等网络上均能有效提升重建质量，优于传统静态选择策略。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自适应关键帧选择方法，旨在改进动态环境下的3D场景重建。该方法集成了两个互补的模块：一个基于误差的选择模块，利用光度误差和结构相似性（SSIM）误差；以及一个基于动量的更新模块，该模块根据场景运动动态自适应地调整关键帧选择阈值。通过动态地筛选最具信息量的帧，我们的方法解决了实时感知中的关键数据瓶颈。这使得能够从压缩的数据流中创建高质量的3D世界表示，这是在复杂、动态环境中实现可扩展机器人学习和部署的关键一步。实验结果表明，与传统的静态关键帧选择策略（如固定时间间隔或均匀帧跳过）相比，该方法具有显著的改进。这些发现突出了自适应感知系统的重要进展，该系统可以动态地响应复杂和不断变化的视觉场景。我们在两个最新的3D重建网络Spann3r和CUT3R上评估了我们提出的自适应关键帧选择模块，并观察到两个框架的重建质量都有持续的提高。此外，广泛的消融研究证实了我们方法中每个单独组件的有效性，突出了它们对整体性能提升的贡献。

🔬 方法详解

问题定义：在动态环境中进行3D场景重建时，传统的关键帧选择方法（如固定时间间隔或均匀帧跳过）无法有效地处理场景中的运动变化。这些方法要么引入了大量冗余帧，增加了计算负担，要么丢失了关键信息，导致重建质量下降。因此，如何在动态环境中选择最具信息量的关键帧，以实现高质量、高效率的3D场景重建是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是根据场景的动态变化自适应地选择关键帧。具体来说，该方法结合了基于误差的选择模块和基于动量的更新模块。基于误差的选择模块利用光度误差和结构相似性（SSIM）误差来评估帧的信息量，选择误差较大的帧作为关键帧。基于动量的更新模块则根据场景的运动动态，动态地调整关键帧选择的阈值，以适应不同的运动速度和复杂度。

技术框架：该方法的整体框架包含两个主要模块：1) 基于误差的关键帧选择模块：该模块计算当前帧与最近关键帧之间的光度误差和SSIM误差，并根据设定的阈值判断是否将其选为新的关键帧。2) 基于动量的阈值更新模块：该模块根据场景的运动动态，动态地调整误差阈值。如果场景运动剧烈，则降低阈值，选择更多的关键帧；如果场景运动缓慢，则提高阈值，减少关键帧的数量。这两个模块相互协作，共同实现自适应的关键帧选择。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于其自适应性。传统的关键帧选择方法通常使用固定的阈值或时间间隔，无法适应动态变化的场景。而本文提出的方法能够根据场景的运动动态，动态地调整关键帧选择的阈值，从而更好地适应不同的场景。这种自适应性使得该方法能够在保证重建质量的同时，有效地减少数据冗余，提高重建效率。

关键设计：在基于误差的选择模块中，光度误差和SSIM误差的计算方式以及阈值的设定是关键的设计。在基于动量的更新模块中，如何有效地估计场景的运动动态，以及如何根据运动动态调整阈值是关键的设计。论文中具体使用了光流法来估计运动，并设计了一个基于动量的更新规则来调整阈值。此外，两个模块之间的协同工作方式也至关重要，需要仔细设计以保证整体性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在Spann3r和CUT3R两个最先进的3D重建网络上均取得了显著的改进。与传统的静态关键帧选择策略相比，该方法能够有效地减少数据冗余，提高重建质量。消融实验进一步证实了每个单独组件的有效性，突出了它们对整体性能提升的贡献。具体性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。通过高效的3D场景重建，机器人和自动驾驶车辆能够更好地理解周围环境，从而实现更安全、更可靠的导航和决策。此外，该技术还可以用于创建更逼真的增强现实体验，例如在虚拟环境中进行交互和探索。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose an adaptive keyframe selection method for improved 3D scene reconstruction in dynamic environments. The proposed method integrates two complementary modules: an error-based selection module utilizing photometric and structural similarity (SSIM) errors, and a momentum-based update module that dynamically adjusts keyframe selection thresholds according to scene motion dynamics. By dynamically curating the most informative frames, our approach addresses a key data bottleneck in real-time perception. This allows for the creation of high-quality 3D world representations from a compressed data stream, a critical step towards scalable robot learning and deployment in complex, dynamic environments. Experimental results demonstrate significant improvements over traditional static keyframe selection strategies, such as fixed temporal intervals or uniform frame skipping. These findings highlight a meaningful advancement toward adaptive perception systems that can dynamically respond to complex and evolving visual scenes. We evaluate our proposed adaptive keyframe selection module on two recent state-of-the-art 3D reconstruction networks, Spann3r and CUT3R, and observe consistent improvements in reconstruction quality across both frameworks. Furthermore, an extensive ablation study confirms the effectiveness of each individual component in our method, underlining their contribution to the overall performance gains.