Interagierende Ebenen offenbaren 3D-Linienkartierung
Interacted Planes Reveal 3D Line Mapping
February 1, 2026
Autoren: Zeran Ke, Bin Tan, Gui-Song Xia, Yujun Shen, Nan Xue
cs.AI
Zusammenfassung
Die 3D-Linienkartierung aus Multi-View-RGB-Bildern bietet eine kompakte und strukturierte visuelle Darstellung von Szenen. Wir untersuchen das Problem aus einer physikalischen und topologischen Perspektive: Eine 3D-Linie entsteht am natürlichsten als Kante einer endlichen 3D-Ebene. Wir stellen LiP-Map vor, ein gemeinsames Optimierungsframework für Linien und Ebenen, das lernbare Linien- und Ebenenprimitive explizit modelliert. Diese Kopplung ermöglicht eine präzise und detaillierte 3D-Linienkartierung bei gleichzeitig hoher Effizienz (typischerweise abgeschlossen in 3 bis 5 Minuten pro Szene). LiP-Map integriert Pionierarbeit in der Integration planarer Topologie in die 3D-Linienkartierung, nicht durch Auferlegen paarweiser Koplanaritätsbedingungen, sondern durch explizite Konstruktion von Interaktionen zwischen Ebenen- und Linienprimitiven, und bietet damit einen prinzipiellen Ansatz für strukturierte Rekonstruktionen in menschengemachten Umgebungen. Auf über 100 Szenen aus ScanNetV2, ScanNet++, Hypersim, 7Scenes und Tanks\&Temple verbessert LiP-Map sowohl die Genauigkeit als auch die Vollständigkeit gegenüber state-of-the-art Methoden. Über die Linienkartierungsqualität hinaus verbessert LiP-Map die linienassistierte visuelle Lokalisierung signifikant und erzielt starke Leistungen auf 7Scenes. Unser Code ist unter https://github.com/calmke/LiPMap für reproduzierbare Forschung veröffentlicht.
English
3D line mapping from multi-view RGB images provides a compact and structured visual representation of scenes. We study the problem from a physical and topological perspective: a 3D line most naturally emerges as the edge of a finite 3D planar patch. We present LiP-Map, a line-plane joint optimization framework that explicitly models learnable line and planar primitives. This coupling enables accurate and detailed 3D line mapping while maintaining strong efficiency (typically completing a reconstruction in 3 to 5 minutes per scene). LiP-Map pioneers the integration of planar topology into 3D line mapping, not by imposing pairwise coplanarity constraints but by explicitly constructing interactions between plane and line primitives, thus offering a principled route toward structured reconstruction in man-made environments. On more than 100 scenes from ScanNetV2, ScanNet++, Hypersim, 7Scenes, and Tanks\&Temple, LiP-Map improves both accuracy and completeness over state-of-the-art methods. Beyond line mapping quality, LiP-Map significantly advances line-assisted visual localization, establishing strong performance on 7Scenes. Our code is released at https://github.com/calmke/LiPMAP for reproducible research.