3D 视觉

Monocular Mesh Recovery and Body Measurement of Female Saanen Goats

单目网格重建与雌性萨文奶山羊体型测量

Bo Jin, Shichao Zhao, Jin Lyu, Bin Zhang, Tao Yu, Liang An, Yebin Liu, Meili Wang

专题命中 三维重建 ：3D vision(abstract)；3D reconstruction(abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于单目RGBD输入的高精度3D重建方法，专为雌性萨文奶山羊设计，实现了对六个关键体型尺寸的自动化测量。

Comments Accepted to AAAI2026

$R^2$-Mesh: Reinforcement Learning Powered Mesh Reconstruction via Geometry and Appearance Refinement

$R^2$-Mesh：基于几何和外观细化的强化学习驱动网格重建

Haoyang Wang, Liming Liu, Xinggong Zhang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：NeRF(abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 $R^2$-Mesh通过强化学习结合NeRF渲染和在线视角选择，提升网格重建的几何和外观精度。

BayesFusion-SDF: Probabilistic Signed Distance Fusion with View Planning on CPU

BayesFusion-SDF：基于CPU的概率签名距离融合与视点规划

Soumya Mazumdar, Vineet Kumar Rakesh, Tapas Samanta

机构 * Department of Computer Science and Business Systems（计算机科学与商业系统系） ； Gargi Memorial Institute of Technology（加里纪念技术学院） ； Computer and Informatics Group（计算机与信息组） ； Variable Energy Cyclotron Centre（变能回旋加速器中心） ； Engineering Sciences, Homi Bhabha National Institute Training School Complex（工程科学，霍米·巴布哈国家研究所培训学校复合体） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR、cs.RO

AI总结 BayesFusion-SDF是一种基于CPU的概率签名距离融合方法，通过异方差贝叶斯公式和稀疏线性代数实现高效的几何重建与不确定性估计，适用于主动传感和视点规划。

PhysConvex: Physics-Informed 3D Dynamic Convex Radiance Fields for Reconstruction and Simulation

PhysConvex: 基于物理的3D动态凸辐射场用于重建与模拟

Dan Wang, Xinrui Cui, Serge Belongie, Ravi Ramamoorthi

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Univesity of North Texas（北卡罗来纳州立大学） ； Copenhagen University（哥本哈根大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3DGS(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 PhysConvex通过物理基础的凸原形和降阶模拟，实现了高保真度的动态3D场景重建与物理模拟。

TeHOR: Text-Guided 3D Human and Object Reconstruction with Textures

TeHOR：基于文本的3D人体和物体重建与纹理

Hyeongjin Nam, Daniel Sungho Jung, Kyoung Mu Lee

机构 * Dept. of ECE&ASRI（电子工程与先进科学研究院） ； IPAI（人工智能研究所） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 TeHOR通过结合文本描述和外观信息，实现更准确的3D人体和物体重建，提升非接触互动的重建能力。

Comments Published at CVPR 2026, 20 pages including the supplementary material

MEt3R: Measuring Multi-View Consistency in Generated Images

MEt3R：测量生成图像的多视图一致性

Mohammad Asim, Christopher Wewer, Thomas Wimmer, Bernt Schiele, Jan Eric Lenssen

机构 * Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息研究所） ； Saarland Informatics Campus（萨尔州信息校园） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MEt3R是一种用于评估生成图像多视图一致性的新指标，通过密集3D重建和特征比较，独立于场景和采样过程，评估生成模型的质量。

Comments Project website: https://geometric-rl.mpi-inf.mpg.de/met3r/ Updated to Camera-Ready version