3D 视觉

Peering into the Unknown: Active View Selection with Neural Uncertainty Maps for 3D Reconstruction

窥探未知：基于神经不确定性地图的主动视角选择用于3D重建

Zhengquan Zhang, Feng Xu, Mengmi Zhang

机构 * Deep NeuroCognition Lab, Nanyang Technological University, Singapore（深神经认知实验室，南洋理工大学，新加坡） ； Fudan University, China（复旦大学，中国） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于神经不确定性地图的主动视角选择方法，通过轻量级神经网络预测视角不确定性，从而提升3D重建的准确性和效率。

Comments 10 pages, 4 figures in the main text. Published at ICLR 2026

Monocular Endoscopic Tissue 3D Reconstruction with Multi-Level Geometry Regularization

单目内窥镜组织三维重建与多级几何正则化

Yangsen Chen, Hao Wang

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（珠海）） 纠错

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

AI总结 本文提出基于3D高斯点的单目内窥镜组织三维重建方法，结合多级几何正则化实现平滑表面与实时渲染。

Comments ijcnn 2025

Long-Term Multi-Session 3D Reconstruction Under Substantial Appearance Change

长期多会话3D重建在显著外观变化下

Beverley Gorry, Tobias Fischer, Michael Milford, Alejandro Fontan

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

AI总结 本文提出了一种在显著外观变化下实现长期多会话3D重建的方法，通过联合SfM重建和互补特征融合，实现了跨会话的一致重建。

Progressive Per-Branch Depth Optimization for DEFOM-Stereo and SAM3 Joint Analysis in UAV Forestry Applications

逐步分支深度优化用于UAV林业应用中的DEFOM-Stereo和SAM3联合分析

Yida Lin, Bing Xue, Mengjie Zhang, Sam Schofield, Richard Green

机构 * Centre for Data Science and Artificial Intelligence（数据科学与人工智能中心） ； Victoria University of Wellington（威灵顿维多利亚大学） ； Department of Computer Science and Software Engineering（计算机科学与软件工程系） ； University of Canterbury（坎特伯雷大学） 纠错

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

AI总结 本文提出逐步分支深度优化方法，结合DEFOM-Stereo和SAM3，提升无人机林业中分支级3D重建精度与鲁棒性。

UFO: Unifying Feed-Forward and Optimization-based Methods for Large Driving Scene Modeling

UFO: 为大驾驶场景建模统一前馈和基于优化的方法

Kaiyuan Tan, Yingying Shen, Mingfei Tu, Haohui Zhu, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Haiyang Sun

机构 * Xiaomi EV（小米电动车） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

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

AI总结 UFO通过结合优化和前馈方法，实现了高效长距离4D驾驶场景重建，能够在0.5秒内高质量重建16秒驾驶日志。

Shape-informed cardiac mechanics surrogates in data-scarce regimes via geometric encoding and generative augmentation

基于几何编码和生成增强的形状感知心脏力学替代模型用于数据稀缺环境

Davide Carrara, Marc Hirschvogel, Francesca Bonizzoni, Stefano Pagani, Simone Pezzuto, Francesco Regazzoni

机构 * MOX Laboratory, Department of Mathematics, Politecnico di Milano（米兰Politecnico大学数学系MOX实验室） ； Division 2.2 Process Simulation, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)（材料研究所（BAM）第2.2过程模拟部） ； Department of Mathematics, University of Trento（特伦托大学数学系） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于几何编码和生成增强的两步框架，用于在数据稀缺条件下实现形状感知的心脏力学替代模型，通过学习紧凑的潜在表示和神经场模型，提高跨不同解剖结构的泛化能力。

Comments 39 pages, 19 figures

Bayesian Perspective for Orientation Determination in Cryo-EM with Application to Structural Heterogeneity Analysis

冷冻电镜中方向确定的贝叶斯视角及其在结构异质性分析中的应用

Sheng Xu, Amnon Balanov, Amit Singer, Tamir Bendory

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)

AI总结 本文提出了一种贝叶斯框架用于提高冷冻电镜中方向估计的准确性，通过MMSE估计器在低信噪比条件下显著提升三维分子结构重建的精度和鲁棒性，从而推动高保真构象景观重建。

Comments 33 pages, 6 figures