视觉与机器人

3D 视觉

三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。

2026-03-03 至 2026-03-03 共收录 4 篇信号源：cs.CV, cs.GR, cs.RO

1. NeRF 4 篇

2603.00805 2026-03-03 cs.CV cs.MA 79%

NERFIFY: A Multi-Agent Framework for Turning NeRF Papers into Code

NERFIFY：一个将NeRF论文转化为代码的多智能体框架

Seemandhar Jain, Keshav Gupta, Kunal Gupta, Manmohan Chandraker

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）

专题命中 NeRF ：NeRF(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 NERFIFY通过多智能体框架将NeRF论文转化为可训练的代码，提升复现效率和质量。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project page: https://seemandhar.github.io/NERFIFY/

2603.01850 2026-03-03 cs.RO cs.CV cs.SY eess.SY 73%

Tiny-DroNeRF: Tiny Neural Radiance Fields aboard Federated Learning-enabled Nano-drones

Tiny-DroNeRF：基于联邦学习的纳无人机上的轻量神经辐射场

Ilenia Carboni, Elia Cereda, Lorenzo Lamberti, Daniele Malpetti, Francesco Conti, Daniele Palossi

机构 * Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence, USI-SUPSI（达摩院人工智能研究所，USI-SUPSI）； Integrated Systems Laboratory, ETH Zürich（集成系统实验室，ETH Zurich）； Department of Electrical, Electronic and Information Engineering, University of Bologna（电子、电气与信息工程系，博洛尼亚大学）

专题命中 NeRF ：NeRF(abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 Tiny-DroNeRF通过联邦学习在纳无人机上实现轻量级NeRF训练，显著降低内存占用并提升3D重建精度。

2602.21101 2026-03-03 cs.CV cs.RO 73%

Event-Aided Sharp Radiance Field Reconstruction for Fast-Flying Drones

事件辅助的快速飞行无人机辐射场重建

Rong Zou, Marco Cannici, Davide Scaramuzza

机构 * Robotics and Perception Group, University of Zurich（苏黎世大学机器人与感知组）

专题命中 NeRF ：NeRF(abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结本文提出利用事件流和运动模糊帧的统一框架，实现快速飞行无人机的高保真辐射场重建，无需地面真实监督，实现实验数据性能提升超50%。

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, 2026

2510.08491 2026-03-03 cs.GR cs.CV 62%

Splat the Net: Radiance Fields with Splattable Neural Primitives

Splat the Net: 基于可拆分神经原语的光场

Xilong Zhou, Bao-Huy Nguyen, Loïc Magne, Vladislav Golyanik, Thomas Leimkühler, Christian Theobalt

机构 * Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克研究所信息学研究所）

专题命中 NeRF ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 Splat the Net提出了一种新的体积表示方法，结合神经网络的表达力和原语散射的效率，通过可拆分的神经原语实现高效且高质量的3D场景建模。