arXiv · cs.CV· Sheng Tang, Shengzhe Wei, Tiancheng Chen, Wenhua Jin, Xinyang Lu, Tinghao Jiang, Shuoxuan Feng, Yupeng Liu, Yu Zhang, Xingshuo Chang, Keren Zhou, Yuhan Xiong, Jiahao Li, Haoming Liu, Jituo Tian, Hui Liang, Chaoqun Tang, Feng Tian, Wentao Ouyang, Kaojin Zhu, Xiaolin Chai, Peihuang Fu, Miao Zheng, Yunbo Hu, Feixue Cai, Zizhen Zou, Weigang Wang, Yexuan Yang, Haoyu Feng, Weiqi Zhang, Juntong Fang, Zesong Li·· 4 小时前精选AI 评分70
Kosmo-GFM：面向生产场景的几何基础模型与位姿优化系统
Kosmo-GFM: A Production-Ready Geometry Foundation Model
AI 导读
研究团队提出场景重建系统 Kosmo-GFM，整合几何基础模型 GFM、位姿优化引擎 PoseEngine 与 KosmoWorld 的重建监督。在 SpatialBench 的 Sparse 和 Medium 子集上，GFM 取得最低绝对相对深度误差和 5 度阈值下最高相对位姿 AUC，并在五个数据集上取得最低动态点与场景流平均端点误差。
推荐理由
原文给出几何基础模型与位姿优化引擎的完整系统设计，并在 SpatialBench 等基准上给出与 GLUEMAP 的精度和运行时间对比。
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