PosePlaner 登 NeurIPS 2026:用平面几何去噪,即插即用修正前馈位姿估计
zhenjun_zhao · x · 2026-10-30
作者团队(含 Yujun Shen、Yinghao Xu、Nan Xue 等)发布 NeurIPS 2026 论文 PosePlaner:针对 DUSt3R、VGGT 等多视角 Transformer 把对应点、几何与位姿纠缠在一次前向传播中、只能靠微调改进的问题,提出用 flow matching 把位姿精修建模为条件生成任务——以匹配的成对平面基元和初始位姿为条件,多假设融合出精修位姿,相当于数据驱动的连续版 RANSAC 投票。方法仅需双视角数据训练,即可作为流式 n 视角位姿估计器的周期性精修器,无需重训练。实验显示在 ScanNet1500 和 7Scenes 上显著提升 SuperGlue、LoFTR、RoMA、MASt3R 等对应点求解器及 PoseDiff、RayDiff 等扩散式位姿估计器精度,并减少长序列累积漂移,部分指标优于传统 bundle adjustment。
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