GeoFocus — グローバルからローカルへ繋ぐマルチモーダル幾何推論
概要
GeoFocusは「グローバルな文脈（global）とローカルな幾何特徴（local）を効率よくブレンドして、マルチモーダルな幾何推論を行う」ことを目的とした研究実装リポジトリです。リポジトリには論文へのリンク、実験用のコード群、ドキュメント、Dockerfile、動的なグラウンドトゥルース（GeoFocus_dynamicGT）などが含まれており、研究成果の再現や拡張、データ準備を支援します。READMEや論文PDFを起点に、モデル設計やトレーニングパイプラインの理解、独自データの利用が可能です。（約300字）
リポジトリの統計情報
- スター数: 11
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 11
- コミット数: 19
- ファイル数: 7
- メインの言語: Python
主な特徴
- グローバル→ローカルの階層的知覚を組み合わせるアプローチにより幾何情報を強化
- マルチモーダル入力（画像・深度など）に対応する設計とデータ処理ユーティリティ
- Dockerを使った環境再現性の確保と、動的グラウンドトゥルース生成モジュールを同梱
- 論文（GeoFocus_paper.pdf）やドキュメントを参照して研究再現が可能
技術的なポイント
GeoFocusはタイトルと付属資料から、効率的なグローバルからローカルへの特徴伝搬（global-to-local）を主軸に据えた設計であると推測できます。具体的には、大域的文脈を捉える軽量なグローバル表現と、幾何学的に重要な局所特徴を抽出するメカニズムを両立させることで、計算コストを抑えつつ高精度な幾何推論を実現することを狙っています。マルチモーダル処理では、各モダリティ（RGB画像、深度、あるいはポイントクラウド由来の情報）を適切に正規化・整列してから融合する前処理が重要であり、リポジトリの構成からはそのためのデータ準備コードや動的GT（GeoFocus_dynamicGT）生成ロジックが含まれていることが読み取れます。研究実装では、グローバル経路にTransformerや軽量CNNを用い、ローカル経路に局所畳み込みやパッチベースの局所注意機構を組み合わせるパターンがよく見られますが、本リポジトリも同様のハイブリッド設計を採用している可能性が高いです。さらに、Dockerfileが同梱されているため、依存ライブラリや実行環境を固定して実験の再現性を高められます。ドキュメント（docsディレクトリ）や論文PDFがあることで、理論的背景と実装詳細を照らし合わせながらカスタマイズや改良を行えます。最後に、2026年2月9日の更新で「データセットをソースした（We source training datasets）」とあるため、学習用データの収集・整備に関するスクリプトや説明も含まれていることが期待できます。（約700字）
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- Dockerfile: file
- GeoFocus_dynamicGT: dir
- LICENSE: file
- README.md: file
- docs: dir
…他 2 ファイル
リポジトリ情報：
- 名前: GeoFocus
- 説明: 説明なし
- スター数: 11
- 言語: Python
- URL: https://github.com/dle666/GeoFocus
- オーナー: dle666
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/107533509?v=4
READMEの抜粋：
GeoFocus: Blending Efficient Global-to-Local Perception for Multimodal Geometry Reasoning
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まとめ
実験再現と拡張に適した、グローバルとローカルを繋ぐマルチモーダル幾何推論の研究実装（約50字）。