3D 视觉

BuildAnyPoint: 3D Building Structured Abstraction from Diverse Point Clouds

BuildAnyPoint: 从多样点云构建三维建筑结构抽象

Tongyan Hua, Haoran Gong, Yuan Liu, Di Wang, Ying-Cong Chen, Wufan Zhao

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 BuildAnyPoint通过Loca-DiT框架从多样点云中生成结构化三维建筑抽象，提升重建的表面准确性和分布均匀性。

Comments CVPR 2026

FPPS: An FPGA-Based Point Cloud Processing System

FPPS：一种基于FPGA的点云处理系统

Xiaofeng Zhou, Linfeng Du, Hanwei Fan, Wei Zhang

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 FPPS是一种基于FPGA的点云处理系统，通过优化ICP算法在KITTI数据集上实现了高达35倍的加速，同时保持精度并提升能效。

Action-Geometry Prediction with 3D Geometric Prior for Bimanual Manipulation

基于3D几何先验的双臂操作动作预测

Chongyang Xu, Haipeng Li, Shen Cheng, Jingyu Hu, Haoqiang Fan, Ziliang Feng, Shuaicheng Liu

机构 * College of Computer Science, Sichuan University, China（四川大学计算机学院） ； University of Electronic Science and Technology of China, China（电子科技大学） ； Dexmal ； The Chinese University of Hong Kong, HK SAR, China（香港中文大学（HK SAR）） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于3D几何先验的双臂操作预测框架，通过融合几何特征与2D语义信息，实现高效动作预测与空间理解。

Comments Accepted by CVPR 2026

CO^3: Cooperative Unsupervised 3D Representation Learning for Autonomous Driving

CO³：协作无监督3D表示学习用于自动驾驶

Runjian Chen, Yao Mu, Runsen Xu, Wenqi Shao, Chenhan Jiang, Hang Xu, Zhenguo Li, Ping Luo

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 CO³通过协作对比学习和上下文形状预测，实现无监督学习户外场景点云的3D表示，提升自动驾驶中的检测性能。

PointCoT: A Multi-modal Benchmark for Explicit 3D Geometric Reasoning

PointCoT: 一种用于显式3D几何推理的多模态基准

Dongxu Zhang, Yiding Sun, Pengcheng Li, Yumou Liu, Hongqiang Lin, Haoran Xu, Xiaoxuan Mu, Liang Lin, Wenbiao Yan, Ning Yang, Chaowei Fang, Juanjuan Zhao, Jihua Zhu, Conghui He, Cheng Tan

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Institute of Automation, CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Taiyuan University of Technology（太原理工大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PointCoT通过显式链式推理提升3D几何推理能力，提出多模态基准和双流架构，实现对3D点云的高精度理解与推理。

Assessment of Display Performance and Comparative Evaluation of Web Map Libraries for Extensive 3D Geospatial Data

大规模3D地理空间数据可视化性能评估及Web地图库的比较评估

Toshikazu Seto, Yohei Shiwaku, Takayuki Miyauchi, Daisuke Yoshida, Yuichiro Nishimura

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.GR

AI总结 本研究评估了CesiumJS和MapLibre GL JS在处理大规模3D地理空间数据时的性能，发现MapLibre GL JS结合deck.gl在点云处理上表现更优。

Comments 6 pages, 5 figures, 1 table

Flow-Enabled Generalization to Human Demonstrations in Few-Shot Imitation Learning

流赋能的人类演示在少样本模仿学习中的泛化

Runze Tang, Penny Sweetser

机构 * The Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出SFCrP方法，通过场景流预测和流条件策略实现人类演示在少样本模仿学习中的泛化，提升机器人在现实任务中的表现和泛化能力。

Comments Accepted to ICRA 2026

Towards Generating Realistic 3D Semantic Training Data for Autonomous Driving

朝向生成逼真3D语义训练数据以实现自动驾驶

Lucas Nunes, Rodrigo Marcuzzi, Jens Behley, Cyrill Stachniss

机构 * Center for Robotics, University of Bonn, Germany（bonn大学机器人中心） ； RWTH Aachen, Germany（亚琛工业大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence, Germany（lamarr机器学习与人工智能研究所） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种无需投影或分离开的多分辨率模型的3D语义生成方法，生成更逼真的场景数据，提升自动驾驶训练效果。

JiSAM: Alleviate Labeling Burden and Corner Case Problems in Autonomous Driving via Minimal Real-World Data

JiSAM: 通过最小真实世界数据缓解自动驾驶中的标注负担和边缘案例问题

Runjian Chen, Wenqi Shao, Bo Zhang, Shaoshuai Shi, Li Jiang, Ping Luo

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Voyager Research, Didi Chuxing（滴滴出行 Voyager 研究） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； HKU Shanghai Intelligent Computing Research Center（香港大学上海智能计算研究中心） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 JiSAM通过最小真实世界数据缓解自动驾驶中的标注负担和边缘案例问题，利用模拟数据提升真实感知性能。

CLAP: Unsupervised 3D Representation Learning for Fusion 3D Perception via Curvature Sampling and Prototype Learning

CLAP：通过曲率采样和原型学习实现融合3D感知的无监督3D表示学习

Runjian Chen, Hang Zhang, Avinash Ravichandran, Hyoungseob Park, Wenqi Shao, Alex Wong, Ping Luo

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Cruise ； Yale University（耶鲁大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； HKU Shanghai Intelligent Computing Research Center（香港大学上海智能计算研究中心） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CLAP通过曲率采样和原型学习，在无监督3D表示学习中实现图像与点云的联合预训练，提升融合3D感知的性能。

TREND: Unsupervised 3D Representation Learning via Temporal Forecasting for LiDAR Perception

TREND: 通过时间预测进行无监督3D表示学习的LiDAR感知

Runjian Chen, Hyoungseob Park, Bo Zhang, Wenqi Shao, Ping Luo, Alex Wong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； HKU Shanghai Intelligent Computing Research Center（香港大学上海智能计算研究中心） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 TREND通过时间预测进行无监督3D表示学习，提升LiDAR感知性能。