St4RTrack：世界座標系での同時4D再構築と追跡

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St4RTrack：世界座標系での同時4D再構築と追跡

St4RTrack：世界座標系での同時4D再構築と追跡

St4RTrackは、RGB映像入力から動的なシーンの4D（3D空間＋時間）再構築とトラッキングを同時に行う統一されたフレームワークです。世界座標系に基づき、物体やカメラの動きを高精度に推定し、映像解析やAR/VRなど多様な応用に貢献します。本リポジトリはICCV 2025論文の公式PyTorch実装であり、動的シーン理解の最先端技術を提供します。

https://github.com/HavenFeng/St4RTrack

概要

St4RTrackは、RGB映像のみを入力とし、動的なシーンの3D形状と動きを時間軸で連続的に捉える「4D再構築」と「トラッキング」を同時に実現する統一的なディープラーニングフレームワークです。従来は個別に処理されていた再構築と追跡を一体化し、世界座標系における物体の正確な位置や形状の推定を可能にしました。これにより、リアルタイム映像解析や拡張現実、ロボットビジョンなど、動的環境下での高精度なシーン理解の実装が期待されます。本リポジトリは、ICCV 2025で発表された論文の公式PyTorchコードを提供し、研究者や開発者が最先端の4Dシーン理解技術を容易に活用できるよう設計されています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 19
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 19
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 14
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • RGB映像からの同時4D（3D空間＋時間）再構築と追跡を実現
  • 世界座標系に基づく統一的な動的シーン解析フレームワーク
  • PyTorchによる公式実装で研究・開発環境に適したコードベース
  • 動的物体とカメラの動きを同時に推定し、リアルな動的シーン表現を可能に

技術的なポイント

St4RTrackは、動的シーンの理解において従来の手法が抱える課題を解決するために設計された画期的なモデルです。従来の多くの再構築技術は静的シーンを前提としており、動いている物体やカメラの動きを正確に扱えませんでした。また、トラッキング技術は物体の動きを追うことに特化しているため、シーン全体の3D形状との統合が難しいという問題がありました。

本モデルはこれらを統合し、RGB映像のみを入力にして「同時に」4D再構築と追跡を行います。具体的には、フレーム間の時間的連続性を考慮しつつ、物体毎の動的変化とカメラの動きを世界座標系にマッピングすることで、シーンの正確な3D形状と動きを推定します。これにより、例えば動く人物や乗り物が映る動画でも、各物体の位置や形状を時間軸に沿って連続的に復元可能です。

技術的には、PyTorchベースのフィードフォワードモデルを採用し、2つの「適切な定義を持つ」予測を同時に行う構造が特徴的です。これにより学習・推論時の効率性を高め、リアルタイム処理も視野に入れた設計となっています。さらに、世界座標系を基準とすることで、シーン内の各要素の動きを統一的に扱い、複雑なシーン動態の表現力を向上させています。

このフレームワークは、動的シーンの4D表現を必要とする様々な応用に活用可能です。拡張現実（AR）や仮想現実（VR）、自動運転、ロボットナビゲーションなどでは、動く物体の正確な位置把握とシーン理解が不可欠です。St4RTrackはこれらの課題に対し、単一のRGB映像から効率的かつ高精度に応える点で革新的なアプローチを示しています。

また、リポジトリにはデータ前処理、モデル学習、評価用のスクリプトが含まれており、論文で提案された手法を再現しやすい構成です。これにより研究者は自身のデータセットや応用に合わせて柔軟にカスタマイズしやすく、今後の動的シーン理解研究の基盤として期待されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: プロジェクト概要と利用方法の説明
  • assets: イメージや図などの素材を格納
  • croco: モデルのコアアルゴリズム関連コード
  • data: データセット保存用ディレクトリ
  • datasets_preprocess: データ前処理用スクリプト群
  • 他にも学習、評価スクリプトや設定ファイルなど計14ファイル/ディレクトリを収録

まとめ

世界座標系で動的シーンの4D再構築と追跡を統合した革新的フレームワーク。

リポジトリ情報：