LingBot-Map, ECCV 2026 최우수 논문 후보 선정

LingBot-Map이 ECCV 2026에서 최우수 논문 후보로 선정되었습니다. 이 모델은 실시간 3D 재구성을 위한 기하학적 컨텍스트 변환기를 도입하여 주목받고 있습니다. LingBot-Map은 피드포워드 3D 기반 모델로, 스트리밍 3D 재구성을 목표로 하고 있습니다. 이 기술은 특히 긴 시퀀스에서도 뛰어난 성능을 발휘하는 것으로 평가받고 있습니다.

LingBot-Map은 다양한 데이터셋에서 성능을 검증받았습니다. KITTI, Oxford Spires, VBR, Droid-W, TUM-D, 7-scenes, ETH3D, Tanks and Temples, NRGBD 등 다양한 데이터셋에서 평가 벤치마크를 공개하며, 긴 시퀀스에서도 높은 품질의 자세와 재구성을 제공합니다. 특히, FlashInfer 백엔드를 사용하면 더욱 향상된 성능을 기대할 수 있습니다.

이 모델은 PyTorch와 CUDA 환경에서 JIT 컴파일을 통해 효율적인 스트리밍 추론을 지원합니다. FlashInfer는 순수 파이썬 패키지로, CUDA 커널을 첫 사용 시 컴파일하여 다양한 CUDA/PyTorch 버전에서 호환성을 제공합니다. 또한, LingBot-Map은 실내 및 실외의 긴 비디오 데모를 통해 그 성능을 입증하고 있습니다.