港科&地平线&浙大联手开源SAIL-Recon：三分钟重建一座城

主要观点总结

文章介绍了基于大规模图像序列的大规模SfM（Structure from Motion）方法的研究进展。文章重点介绍了一种新的方法SAIL-Recon，它将场景回归与定位结合，实现了数千张图像的精确、鲁棒重建。SAIL-Recon能够从大规模图像或视频序列中采样少量锚图像，一次性前向推理得到神经场景表征，随后以该表征为条件，对剩余所有图像联合估计场景坐标图与相机位姿。此方法显著提高了位姿估计和新视角合成的精度和效率。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景及现状

文章介绍了SfM技术的重要性和传统SfM方法的局限性，包括低纹理、模糊或重复纹理场景下的失效问题。

关键观点2: SAIL-Recon方法介绍

文章提出了一种新的SfM方法SAIL-Recon，它通过结合场景回归和定位，实现了大规模图像的精确和鲁棒重建。

关键观点3: SAIL-Recon的主要贡献

SAIL-Recon通过将场景回归与定位结合，实现了数千张图像级别的前馈SfM，达到了位姿估计和新视角合成任务的领先水平。

关键观点4: SAIL-Recon的技术细节

文章详细解释了SAIL-Recon的技术流程，包括神经场景表征的提取、场景回归与定位的结合、训练策略等。

关键观点5: 实验结果与分析

文章提供了SAIL-Recon在各种基准测试上的实验结果，并与其他方法进行了比较。实验结果表明，SAIL-Recon在位姿估计和新视角合成任务上均达到SOTA，兼顾精度与效率。

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