Agentic SfM：训练MLLM用RL工具链提升困难场景3D重建
gabriberton · x · 2026-07-04
研究者提出"Agentic SfM"构想：训练多模态大语言模型（MLLM）通过强化学习调用图像裁剪、图像匹配、COLMAP等工具，以解决复杂场景下的3D重建难题。当前图像匹配模型在低重叠图像对上表现差，而MLLM（如QwenVL）可有效区分相似外观场景（doppelgangers）。由于任务可验证且支持按难度排序的课程学习，训练成本较低，整体可行性较强。
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