如视Argus:无需LiDAR的手机全景3D重建
机器之心 · wechat · 2026-07-06
如视(Realsee)团队的 Argus 入选 ECCV 2026,面向室内全景图像,可直接从稀疏、无序的全景照片中预测相机位姿、度量深度和点云重建,为 3D Gaussian Splatting(3DGS)提供更稳定精准的几何约束。这意味着产品级 3DGS 重建未来不再一定依赖 LiDAR,只需手机或全景相机拍摄即可,采集更轻量、更低成本。
在 Realsee3D 基准上,Argus 的位姿与几何精度达 SOTA:相比 MapAnything360,真实子集全局位姿误差降约 28%、合成子集降约 69%;在常见居住室内场景经数千万数据训练后误差低至 2.5cm,接近 LiDAR 的 2cm,且能避免 LiDAR 的多回波拖尾、玻璃/镜子/黑色物体测距不准等问题。
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