연구진은 3D 재구성을 위한 새로운 반복 트랜스포머 모델 BA-T를 제안했어요. BA-T는 기존 방식의 복잡한 디코더 대신 번들 조정(bundle adjustment)에서 영감을 얻어 구조적인 업데이트를 반복적으로 수행해요.
BA-T는 단일 경량 레이어를 통해 예측을 개선하며, 이미지 간 일관성을 강화하고 더 큰 모델과 견줄 만한 성능을 보여줘요.
모델은 기존 방식보다 훨씬 작고 효율적이며, 3D 재구성에 필요한 정확도를 유지하면서도 파라미터 수를 16% 수준으로 줄였어요.