实验定位 负结果 / 关键诊断
A56 测试了一个比 A54 更有理论吸引力的假设：与其计算一次 depth step field 再扫描固定步长，不如迭代地重计算残差、应用小步，让每个顶点独立收敛到 VGGT 预测表面。直觉上，这应该产生 per-vertex 自适应步长，优于全局固定 max_step。
实际结果：迭代 1 步已经是 Chamfer 最佳点，迭代 2 步起全面恶化。残差收敛判据在 iter 2 触发（mean |residual| 几乎不变），但此时 mesh 质量已经退化。这证明 depth residual 景观是平坦的——残差无法区分"接近目标"和"过冲"。
实验设计（Image-2 风格）
模块设计（Image-2 风格）
Iterative Mechanics
- VGGT ref_depth 只计算一次，作为固定目标。
- 每轮：投影当前顶点到输入视角，计算 per-vertex depth residual。
- outward-only step 每轮 clip 到 0.003。
- 残差归零的顶点在后续轮次自动停止移动。
- no-GT 停止：active 区域 mean |residual| 停止下降。
Why It Fails
Depth residual 在 conflict band 内是平坦的：一步小移动后残差几乎不变，但 mesh 质量已经开始退化。原因是 conflict 区域的 VGGT depth 本身有噪声，"收敛"到的目标不一定更接近 GT。A54 的固定步长 + selector 策略反而更安全，因为它在候选池中选择而非迭代收敛。
实验结果（表格）
gso_000_input4 收敛于 iter 2，GT Chamfer 最佳 iter 1
| iter | Chamfer | ΔChamfer | F@5 | ΔF@5 | mean |resid| | outward ratio | active ratio | watertight | faces | OBJ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0.066505 | - | 0.490663 | - | - | - | 0.2615 | True | 2734 | OBJ |
| 1 | 0.066409 | -0.000096 | 0.492311 | 0.001648 | 0.153610 | 0.145 | 0.2615 | True | 2734 | OBJ |
| 2 | 0.066635 | 0.000130 | 0.493466 | 0.002803 | 0.153459 | 0.137 | 0.2615 | True | 2734 | OBJ |
gso_002_input4 收敛于 iter 2，GT Chamfer 最佳 iter 1
| iter | Chamfer | ΔChamfer | F@5 | ΔF@5 | mean |resid| | outward ratio | active ratio | watertight | faces | OBJ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0.050593 | - | 0.648156 | - | - | - | 0.3173 | True | 234960 | OBJ |
| 1 | 0.049981 | -0.000612 | 0.650527 | 0.002370 | 0.207015 | 0.211 | 0.3173 | True | 234960 | OBJ |
| 2 | 0.050684 | 0.000090 | 0.642061 | -0.006096 | 0.207198 | 0.202 | 0.3173 | True | 234960 | OBJ |
gso_008_input4 收敛于 iter 2，GT Chamfer 最佳 iter 1
可视化结果
实验结论
- 负结果：3 个 active case 全部在 iter 2 收敛，no-GT selected ΔChamfer=0.000675（恶化），ΔF@5=-0.002945（恶化）。
- iter 1 是 GT Chamfer 最佳：gso_000 ΔChamfer=-0.000096，gso_002 ΔChamfer=-0.000612，gso_008 ΔChamfer=0.000786。但 no-GT selector 选到了 iter 2（收敛点），错过了 iter 1。
- 残差景观平坦：3 个 case 的 mean |residual| 在 iter 1 到 iter 2 的变化都小于 2%。这说明 depth residual 不是 mesh 质量的有效代理。
- 论文价值：A56 证明 A54/A55 的"固定步长 + 候选选择"策略是正确的，而非"迭代收敛"。迭代方法需要一个更强的收敛判据（如 proxy drift 或 multi-view render consistency），而不只是 depth residual。
下一步想法
- A57：设计 proxy-driven adaptive stopping——用 visible/conflict/improved p95 drift 作为收敛判据，而非 depth residual。
- 比较 iter 1 vs A54 outward_step003 的差异，确认两者是否等价（差异来源：不同 seed 的表面采样和 GT 评测点）。
- 把 A54-A56 的结论整合：固定步扫描（A54）+ selector（A55）> 迭代收敛（A56）> A53 carrier fallback。下一步应该扩大 selector 验证范围。
- 探索 per-region iterative refinement：只对 high-confidence conflict 子区域迭代，而非全部 active 区域。