入力画像数が極端に少ない場合でも、提案手法が安定した性能を発揮できる理由は何か?
提案手法であるMASt3R-SfMは、特に少数の入力画像に対しても安定した性能を発揮できる理由は、主に以下の要素に起因しています。まず、MASt3R-SfMは、従来のSfM手法が抱える「画像の重なりが不十分」や「カメラの動きが少ない」場合の脆弱性を克服するために設計されています。具体的には、MASt3R-SfMは、局所的な3D再構築とマッチングを一度の前方パスで行うことができるため、少数の画像でも有効な情報を抽出しやすくなっています。
さらに、提案手法は、画像間のマッチングを効率的に行うために、MASt3Rのエンコーダを利用して画像の類似性を評価し、適切なペアを選択することで、少数の画像でも有効な3D情報を得ることができます。このアプローチにより、少数の画像からでも堅牢なカメラポーズと3Dジオメトリを推定することが可能となり、結果として安定した性能を実現しています。