CVPR 2026 Highlight：用位姿图优化修复 ACE-Zero 漂移，7-Scenes 超越 COLMAP
zhenjun_zhao · x · 2026-10-28
Tze Ho Elden Tse、Jizong Peng、Angela Yao 等的论文被 CVPR 2026 接收为 Highlight，提出将位姿图优化（PGO）融入学习式场景坐标回归方法 ACE-Zero。
- ACE-Zero 缺乏全局与多视角一致性约束，复杂场景易出现位姿漂移与错位
- 从 ACE-Zero 预测的场景坐标中提取相对位姿约束，直接构建位姿图
- 引入不确定性感知策略：用对极误差与光流一致性估计置信度，加权位姿图优化，抑制错误修正
- 迭代流程：训练场景坐标网络 → 估计位姿 → 构建位姿图 → PGO → 更新伪标签
在 7-Scenes 上 PSNR 平均 21.7dB，超过 ACE0 的 23.3 之外多数对比并接近/超过自复现 COLMAP（21.2），Mip-NeRF 360 与 Tanks and Temples 上完整版也达到或超过 COLMAP 水平，重建时间缩短至约 30 分钟（COLMAP 默认需十余小时）。
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