3D 视觉

Speed3R: Sparse Feed-forward 3D Reconstruction Models

Speed3R: 稀疏前馈3D重建模型

Weining Ren, Xiao Tan, Kai Han

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Baidu AMU（百度AMU） 纠错

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

AI总结 Speed3R通过稀疏关键点匹配机制实现高效3D重建，以12.4倍速度提升推理效率，同时保持几何精度。

Comments CVPR 2026 Findings, project page: https://visual-ai.github.io/speed3r/

Virtual Intraoperative CT (viCT): Sequential Anatomic Updates for Modeling Tissue Resection Throughout Endoscopic Sinus Surgery

虚拟术中CT（viCT）：用于内窥镜鼻窦手术中逐步更新解剖结构的建模方法

Nicole M. Gunderson, Graham J. Harris, Jeremy S. Ruthberg, Pengcheng Chen, Di Mao, Randall A. Bly, Waleed M. Abuzeid, Eric J. Seibel

机构 * Department of Otolaryngology–Head and Neck Surgery, University of Washington（耳鼻喉科-头颈外科系，华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 viCT通过术中内窥镜视频生成3D重建，实现内窥镜鼻窦手术中解剖结构的逐步更新，提升术中可视化精度。

DynamicVGGT: Learning Dynamic Point Maps for 4D Scene Reconstruction in Autonomous Driving

DynamicVGGT: 为自动驾驶中的4D场景重建学习动态点图

Zhuolin He, Jing Li, Guanghao Li, Xiaolei Chen, Jiacheng Tang, Siyang Zhang, Zhounan Jin, Feipeng Cai, Bin Li, Jian Pu, Jia Cai, Xiangyang Xue

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Huawei（华为） ； Yinwang Intelligent Technology（依文智能技术） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DynamicVGGT通过联合预测当前和未来点图，结合Motion-aware Temporal Attention模块和动态3D高斯点散射头，实现了自动驾驶中4D动态场景的高精度重建。

DogWeave: High-Fidelity 3D Canine Reconstruction from a Single Image via Normal Fusion and Conditional Inpainting

DogWeave: 通过法线融合与条件修复从单张图像实现高保真3D犬只重建

Shufan Sun, Chenchen Wang, Zongfu Yu

机构 * University of Wisconsin--Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 DogWeave通过法线融合与条件修复技术，从单张图像实现高保真3D犬只重建，优于现有方法。

They See Me Rolling: High-Speed Event Vision-Based Tactile Roller Sensor for Large Surface Inspection

他们能看到我滚动：基于高速事件视觉的触觉滚轮传感器用于大表面检测

Akram Khairi, Hussain Sajwani, Abdallah Mohammad Alkilany, Laith AbuAssi, Mohamad Halwani, Islam Mohamed Zaid, Ahmed Awadalla, Dewald Swart, Abdulla Ayyad, Yahya Zweiri

机构 * Advanced Research and Innovation Center（先进研究与创新中心） ； Khalifa University（卡利法大学） ； Department of Aerospace Engineering（航空航天工程系） ； Research and Development（研发部） ； Strata Manufacturing PJSC（斯特拉制造公司） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于高速事件视觉的触觉滚轮传感器，实现高速连续高分辨率的大面积表面检测，扫描速度达0.5m/s，精度达100微米以内，且通过多参考贝叶斯融合策略提升准确性。

Comments Accepted to IEEE T-RO - Project Page: https://akramekhairi.github.io/TheySeeMeRolling/

LangSurf: Language-Embedded Surface Gaussians for 3D Scene Understanding

LangSurf: 语言嵌入的表面高斯用于3D场景理解

Hao Li, Minghan Qin, Zhengyu Zou, Diqi He, Xinhao Ji, Bohan Li, Bingquan Dai, Dingewn Zhang, Junwei Han

机构 * Brain and Artificial Intelligence Lab, Northwestern Polytechnical University（脑科学与人工智能实验室，西北工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； School of Artifical Intelligence, Chongqing University of Posts and Telecommunications（人工智能学院，重庆邮电大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LangSurf通过语言嵌入的表面高斯实现3D场景理解，提升2D和3D分割精度，扩展了下游任务如去除和编辑。

Comments \url{https://langsurf.github.io}

CanoVerse: 3D Object Scalable Canonicalization and Dataset for Generation and Pose

CanoVerse: 3D对象可扩展规范化的数据集用于生成和姿态

Li Jin, Yuchen Yang, Weikai Chen, Yujie Wang, Dehao Hao, Tanghui Jia, Yingda Yin, Zeyu Hu, Runze Zhang, Keyang Luo, Li Yuan, Long Quan, Xin Wang, Xueying Qin

机构 * SDU（1 南开大学） ； LIGHTSPEED（2 LIGHTSPEED） ； UNC Chapel Hill（3 匹兹堡大学柴尔德斯分校） ； HKUST（4 香港理工大学） ； PKU（5 北京大学） 纠错

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

AI总结 CanoVerse通过大规模规范3D数据集提升3D生成稳定性，实现跨模态检索与零样本点云方向估计

Optimizing Multi-Modal Models for Image-Based Shape Retrieval: The Role of Pre-Alignment and Hard Contrastive Learning

优化多模态模型用于基于图像的形状检索：预对齐和硬对比学习的作用

Paul Julius Kühn, Cedric Spengler, Michael Weinmann, Arjan Kuijper, Saptarshi Neil Sinha

机构 * Fraunhofer IGD（弗劳恩霍夫图像研究中心） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过预对齐和硬对比学习优化多模态模型，提升基于图像的形状检索性能。

SurgCUT3R: Surgical Scene-Aware Continuous Understanding of Temporal 3D Representation

SurgCUT3R: 术场景感知的连续时间3D表示理解

Kaiyuan Xu, Fangzhou Hong, Daniel Elson, Baoru Huang

机构 * The Hamlyn Centre for Robotic Surgery, Imperial College London（机器人手术中心，帝国理工学院伦敦分校） ； S-Lab, College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（S实验室， computing and Data Science学院，南洋理工大学） ； Department of Computer Science, University of Liverpool（计算机科学系，利物浦大学） 纠错

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

AI总结 SurgCUT3R通过数据生成、混合监督和分层推理框架，解决手术场景中3D重建的准确性和效率问题，实现稳健的重建性能。

Three-dimensional reconstruction and segmentation of an aggregate stockpile for size and shape analyses

三维重建与堆料堆的分割用于尺寸和形状分析

Erol Tutumluer, Haohang Huang, Jiayi Luo, Issam Qamhia, John M. Hart

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

AI总结 本文提出了一种基于移动设备的3D成像方法，用于现场快速获取堆料颗粒的3D尺寸和形状信息，以提高道路建设材料的质量控制效率。

Comments 7 pages, 4 figures, Proceedings of the 20th International Conference on Soil Mechanics and Geotechnical Engineering

Quantized Visual Geometry Grounded Transformer

量化视觉几何基础变换器

Weilun Feng, Haotong Qin, Mingqiang Wu, Chuanguang Yang, Yuqi Li, Xiangqi Li, Zhulin An, Libo Huang, Yulun Zhang, Michele Magno, Yongjun Xu

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； City College of New York, City University of New York, USA（纽约城市学院，纽约城市大学，美国） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出QuantVGGT，首个针对大规模VGGT的量化框架，通过双平滑细粒度量化和噪声过滤多样化采样技术，在保持高精度的同时实现显著的内存减少和加速。

Comments Accepted by ICLR 2026

3DGS-HPC: Distractor-free 3D Gaussian Splatting with Hybrid Patch-wise Classification

3DGS-HPC: 无干扰的3D高斯散射与混合逐块分类

Jiahao Chen, Yipeng Qin, Ganlong Zhao, Xin Li, Wenping Wang, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Cardiff University（卡迪夫大学） ； Centre for Perceptual and Interactive Intelligence（感知与交互智能中心） 纠错

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

AI总结 3DGS-HPC通过结合逐块分类策略和混合分类度量标准，有效抑制干扰因素，提升基于3DGS的新视角合成性能。

ColonSplat: Reconstruction of Peristaltic Motion in Colonoscopy with Dynamic Gaussian Splatting

ColonSplat：利用动态高斯散射重建结肠镜中的蠕动运动

Weronika Smolak-Dyżewska, Joanna Kaleta, Diego Dall'Alba, Przemysław Spurek

机构 * Jagiellonian University, Kraków, Poland（杰洛尼摩大学） ； Warsaw University of Technology, Poland（华沙技术大学） ； Sano Centre for Computational Medicine, Kraków, Poland（Sano计算医学中心） ； University of Verona, Italy（威尼斯大学） ； IDEAS Research Institute, Warsaw, Poland（IDEAS研究机构） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3D reconstruction(abstract)；point cloud(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 ColonSplat通过动态高斯散射技术，有效捕捉结肠镜中蠕动运动，提升3D重建的几何保真度。

Improving Continual Learning for Gaussian Splatting based Environments Reconstruction on Commercial Off-the-Shelf Edge Devices

改进基于高斯点拨环境重建的持续学习在商用边缘设备上

Ivan Zaino, Matteo Risso, Daniele Jahier Pagliari, Miguel de Prado, Toon Van de Maele, Alessio Burrello

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

AI总结 本研究提出了一种精度自适应优化框架，使基于VBGS的持续学习在资源受限的边缘设备上实现高效训练，同时保持重建质量。

MCGS-SLAM: A Multi-Camera SLAM Framework Using Gaussian Splatting for High-Fidelity Mapping

MCGS-SLAM：一种基于高斯点划的多相机SLAM框架用于高保真的地图构建

Zhihao Cao, Hanyu Wu, Li Wa Tang, Zizhou Luo, Wei Zhang, Marc Pollefeys, Zihan Zhu, Martin R. Oswald

机构 * Department of Mathematics, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院数学系） ； Department of Mechanical and Process Engineering, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院机械与工艺工程系） ； Department of Informatics, University of Zurich（苏黎世大学信息系） ； Institute for Photogrammetry, University of Stuttgart（斯图加特大学摄影测量研究所） ； Computer Vision and Geometry Group, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机视觉与几何组） ； Microsoft Spatial AI Lab（微软空间AI实验室） ； Computer Vision Research Group, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学计算机视觉研究组） 纠错

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

AI总结 MCGS-SLAM通过多相机和高斯点划技术实现高保真的SLAM，提供精确轨迹和逼真重建，优于单目方法。

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

LIVE-GS: Online LiDAR-Inertial-Visual State Estimation and Globally Consistent Mapping with 3D Gaussian Splatting

LIVE-GS: 在线激光雷达-惯性-视觉状态估计与全局一致映射的3D高斯点云绘制

Jaeseok Park, Chanoh Park, Minsu Kim, Minkyoung Kim, Soohwan Kim

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

AI总结 LIVE-GS通过结合激光雷达与3D高斯点云绘制，实现高精度地图一致性，解决稀疏数据和计算效率问题。

ImprovedGS+: A High-Performance C++/CUDA Re-Implementation Strategy for 3D Gaussian Splatting

改进的GS+：一种用于3D高斯点绘制的高性能C++/CUDA重实现策略

Jordi Muñoz Vicente

机构 * Universidad de Murcia（穆尔西亚大学） 纠错

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

AI总结 改进的GS+通过C++/CUDA实现，提升了3D高斯点绘制的效率与质量，实现更快的训练速度和更优的视觉效果。

Comments 6 pages, 1 figure. Technical Report. This work introduces ImprovedGS+, a library-free C++/CUDA implementation for 3D Gaussian Splatting within the LichtFeld-Studio framework. Source code available at https://github.com/jordizv/ImprovedGS-Plus

MUGSQA: Novel Multi-Uncertainty-Based Gaussian Splatting Quality Assessment Method, Dataset, and Benchmarks

MUGSQA：一种基于多不确定性因素的高斯点散布质量评估方法、数据集与基准测试

Tianang Chen, Jian Jin, Shilv Cai, Zhuangzi Li, Weisi Lin

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 MUGSQA提出了一种基于多不确定性的高斯点散布质量评估方法，构建了新的数据集和基准，用于评估不同重建方法的鲁棒性和现有质量评估指标的性能。

Comments ICASSP 2026

MoE-GS: Mixture of Experts for Dynamic Gaussian Splatting

MoE-GS：动态高斯散射的专家混合

In-Hwan Jin, Hyeongju Mun, Joonsoo Kim, Kugjin Yun, Kyeongbo Kong

机构 * Pusan National University（釜山国立大学） ； Electronics and Telecommunications Research Institute（电子电信研究所） 纠错

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

AI总结 MoE-GS通过专家混合技术提升动态高斯散射的渲染质量与效率，实现更一致的时空一致性结果。

Comments Accepted by ICLR 2026

ReconDrive: Fast Feed-Forward 4D Gaussian Splatting for Autonomous Driving Scene Reconstruction

ReconDrive: 用于自动驾驶场景重建的快速前馈4D高斯点扩散

Haibao Yu, Kuntao Xiao, Jiahang Wang, Ruiyang Hao, Yuxin Huang, Guoran Hu, Haifang Qin, Bowen Jing, Yuntian Bo, Ping Luo

机构 * Tuojing Intelligence ； The University of Hong Kong（香港大学） ； King's College London（伦敦国王学院） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 ReconDrive通过改进的4D高斯点扩散方法，在自动驾驶场景重建中实现高效高保真生成。

LagMemo: Language 3D Gaussian Splatting Memory for Multi-modal Open-vocabulary Multi-goal Visual Navigation

LagMemo: 语言3D高斯点云记忆用于多模态开放词汇多目标视觉导航

Haotian Zhou, Xiaole Wang, He Li, Zhuo Qi, Jinrun Yin, Haiyu Kong, Jianghuan Xu, Huijing Zhao

机构 * Key Laboratory of Machine Perceptions (MOE), School of Intelligence Science and Technology, Peking University（机器感知重点实验室（教委）、智能科学与技术学院、北京大学） 纠错

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

AI总结 LagMemo通过语言3D高斯点云记忆实现多模态开放词汇多目标视觉导航，有效提升多目标定位性能

GS-2M: Material-aware Gaussian Splatting for High-fidelity Mesh Reconstruction

GS-2M: 基于多视角光照变化的材质感知高保真网格重建

Dinh Minh Nguyen, Malte Avenhaus, Thomas Lindemeier

机构 * Norwegian University of Science and Technology（挪威科学与技术大学） ； Carl Zeiss AG（蔡司股份公司） 纠错

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

AI总结 GS-2M通过多视角光照变化的粗糙度监督策略，实现高保真网格重建，有效应对高反射表面的挑战。

Comments This is the author's version of a paper accepted to Eurographics 2026, to appear in Computer Graphics Form. The final version will be available via Wiley

Holi-Spatial: Evolving Video Streams into Holistic 3D Spatial Intelligence

Holi-Spatial: 将视频流转化为整体3D空间智能

Yuanyuan Gao, Hao Li, Yifei Liu, Xinhao Ji, Yuning Gong, Yuanjun Liao, Fangfu Liu, Manyuan Zhang, Yuchen Yang, Dan Xu, Xue Yang, Huaxi Huang, Hongjie Zhang, Ziwei Liu, Xiao Sun, Dingwen Zhang, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 Holi-Spatial通过自动化方法构建大规模多模态3D空间数据集，提升空间推理任务的模型性能。

Comments project page: https://visionary-laboratory.github.io/holi-spatial/

ExGS: Extreme 3D Gaussian Compression with Diffusion Priors

ExGS：基于扩散先验的极端3D高斯压缩

Jiaqi Chen, Xinhao Ji, Yuanyuan Gao, Hao Li, Yuning Gong, Yifei Liu, Dan Xu, Zhihang Zhong, Dingwen Zhang, Xiao Sun

机构 * Northwestern Polytechnical University（北western工业大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 ExGS通过结合UGC和GaussPainter，利用扩散先验实现高效且高质量的极端3DGS压缩。

EmbedTalk: Triplane-Free Talking Head Synthesis using Embedding-Driven Gaussian Deformation

EmbedTalk: 无需三平面的语音头合成使用嵌入驱动的高斯变形

Arpita Saggar, Jonathan C. Darling, Duygu Sarikaya, David C. Hogg

机构 * School of Computer Science, University of Leeds（利兹大学计算机科学学院） ； Leeds Institute of Medical Education, School of Medicine, University of Leeds（利兹大学医学教育研究所） 纠错

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

AI总结 EmbedTalk通过嵌入驱动的高斯变形方法，在语音头合成中实现更高质量的渲染和更流畅的运动一致性。

Comments Preprint

HDR-NSFF: High Dynamic Range Neural Scene Flow Fields

HDR-NSFF：高动态范围神经场景流场

Shin Dong-Yeon, Kim Jun-Seong, Kwon Byung-Ki, Tae-Hyun Oh

机构 * School of Electrical Engineering, KAIST（韩国科学技术院电子工程学院） ； Dept. of Electrical Engineering, POSTECH（POSTECH电子工程系） ； Grad. School of Artificial Intelligence, POSTECH（POSTECH人工智能研究生院） ； School of Computing, KAIST（韩国科学技术院计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 HDR-NSFF通过4D时空建模实现动态HDR场景的高精度辐射场重建与时空视图合成。

Comments ICLR 2026. Project page: https://shin-dong-yeon.github.io/HDR-NSFF/

PackUV: Packed Gaussian UV Maps for 4D Volumetric Video

PackUV: 压缩高斯UV映射用于4D体素视频

Aashish Rai, Angela Xing, Anushka Agarwal, Xiaoyan Cong, Zekun Li, Tao Lu, Aayush Prakash, Srinath Sridhar

机构 * Brown University（布朗大学） ； UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Meta 纠错

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

AI总结 PackUV通过压缩高斯UV映射实现4D体素视频的高效存储与流式传输，解决了传统方法在长序列和大运动下的时间一致性问题。

Comments https://ivl.cs.brown.edu/packuv

Journal ref CVPR 2026

SLNet: A Super-Lightweight Geometry-Adaptive Network for 3D Point Cloud Recognition

SLNet：一种轻量级几何自适应网络用于3D点云识别

Mohammad Saeid, Amir Salarpour, Pedram MohajerAnsari, Mert D. Pesé

机构 * Sirjan University of Technology（锡耶扬技术大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） 纠错

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

AI总结 SLNet通过轻量级几何自适应网络实现高效3D点云识别，在多个任务中均取得优异性能。

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

mmGAT: Pose Estimation by Graph Attention with Mutual Features from mmWave Radar Point Cloud

mmGAT: 通过毫米波雷达点云的图注意力机制进行姿态估计

Abdullah Al Masud, Shi Xintong, Mondher Bouazizi, Ohtsuki Tomoaki

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

AI总结 mmGAT通过毫米波雷达点云的图注意力机制，提升姿态估计性能，实现MPJPE和PA-MPJPE的显著降低。

Comments copyright 2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works

Journal ref M. A. Al, X. Shi, B. Mondher and T. Ohtsuki, "mmGAT: Pose Estimation by Graph Attention with Mutual Features from mmWave Radar Point Cloud," IEEE ICC 2024, Denver, CO, USA

PCFEx: Point Cloud Feature Extraction for Graph Neural Networks

PCFEx: 用于图神经网络的点云特征提取

Abdullah Al Masud, Shi Xintong, Mondher Bouazizi, Ohtsuki Tomoaki

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

AI总结 本文提出PCFEx方法，通过将点云视为图并结合GNN架构，提升3D点云在人体姿态估计和活动识别中的精度。

Comments ©2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works

Journal ref IEEE Internet of Things Journal, vol. 13, no. 4, pp. 5909-5917, 15 Feb.15, 2026