3D 视觉

CylinderSplat: 3D Gaussian Splatting with Cylindrical Triplanes for Panoramic Novel View Synthesis

CylinderSplat：基于圆柱三平面的3D高斯散射用于全景新视角合成

Qiwei Wang, Xianghui Ze, Jingyi Yu, Yujiao Shi

机构 * Shanghaitech University（上海科技大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；novel view synthesis(title,abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CylinderSplat通过圆柱三平面表示和双分支架构，提升全景图像新视角合成的重建质量和几何精度。

EntON: Eigenentropy-Optimized Neighborhood Densification in 3D Gaussian Splatting

EntON：在3D高斯点云中基于特征熵的邻域稠密化

Miriam Jäger, Boris Jutzi

机构 * Institute of Photogrammetry and Remote Sensing (IPF)（摄影测量与遥感研究所（IPF）） ； Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EntON通过Eigenentropy优化邻域稠密化，提升3D重建的几何精度和渲染质量，同时减少高斯数量和训练时间。

Comments Submitted to ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing on 20 February 2026

FeatureGS: Eigenvalue-Feature Optimization in 3D Gaussian Splatting for Geometrically Accurate and Artifact-Reduced Reconstruction

FeatureGS: 3D高斯散射中基于特征值的特征优化以实现几何准确且减少伪影的重建

Miriam Jäger, Markus Hillemann, Boris Jutzi

机构 * Institute of Photogrammetry and Remote Sensing（摄影测量与遥感研究所） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FeatureGS通过引入基于特征值的几何损失项，提高3DGS的几何准确性，减少伪影和内存需求，实现更高效的3D场景重建。

Comments 16 pages, 9 figures, 7 tables

Journal ref ISPRS Open Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Volume 17, August 2025, 100100

Transforming Omnidirectional RGB-LiDAR data into 3D Gaussian Splatting

将全方位RGB-LiDAR数据转换为3D高斯散点

Semin Bae, Hansol Lim, Jongseong Brad Choi

机构 * Department of Computer Science, State University of New York（计算机科学系，纽约州立大学） ； Department of Mechanical Engineering, State University of New York（机械工程系，纽约州立大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 本文提出了一种将全方位RGB-LiDAR数据转换为3D高斯散点的重用管道，解决数据处理中的非线性失真和计算开销问题，提升复杂场景的渲染保真度。

Comments This work has been submitted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) for possible publication

FTSplat: Feed-forward Triangle Splatting Network

FTSplat：前馈三角形散射网络

Xiong Jinlin, Li Can, Shen Jiawei, Qi Zhigang, Sun Lei, Zhao Dongyang

专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；point cloud(abstract)

AI总结 FTSplat通过前馈三角形生成网络实现高效的三维重建，无需每场景优化，直接生成可用于模拟的连续三角形表面。

PoI: A Filter to Extract Pixel of Interest from Novel Views for Scene Coordinate Regression

PoI: 一种从新视角提取感兴趣像素的滤波器用于场景坐标回归

Feifei Li, Qi Song, Chi Zhang, Hui Shuai, Rui Huang

专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PoI通过像素级过滤策略提升场景坐标回归的定位精度，结合扩散模型和重投影误差优化新视角合成效果。

Phys2Real: Fusing VLM Priors with Interactive Online Adaptation for Uncertainty-Aware Sim-to-Real Manipulation

Phys2Real: 融合视觉语言模型先验与交互在线适应以实现不确定性感知的仿真到现实操控

Maggie Wang, Stephen Tian, Aiden Swann, Ola Shorinwa, Jiajun Wu, Mac Schwager

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 Phys2Real通过融合视觉语言模型先验与交互适应，提升仿真到现实操控的不确定性感知与任务成功率。

Comments Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026