视觉与机器人

3D 视觉

三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。

2026-05-21 至 2026-05-21 共收录 3 篇信号源：cs.CV, cs.GR, cs.RO

1. NeRF 3 篇

2605.18447 2026-05-21 cs.CV 91%

NeRF-based Spacecraft Reconstruction from Monocular Imagery Under Illumination Variability and Pose Uncertainty

基于NeRF的在轨航天器单目影像重建：在光照变化和姿态不确定性下的应用

Antoine Legrand, Renaud Detry, Christophe De Vleeschouwer

机构 * ICTEAM, UCLouvain（ICTEAM，乌得勒支大学）； ESAT, KU Leuven（ESAT，鲁汶大学）； MECH, KU Leuven（机械工程系，鲁汶大学）； Aerospacelab（航天实验室）； UCLouvain（乌得勒支大学）

专题命中 NeRF ：NeRF(title,title_cn)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结本文提出一种基于NeRF的方法，通过引入图像特定的外观嵌入和姿态修正项，提升在光照变化和姿态不确定性下的航天器重建鲁棒性，验证了其在离线重建中的有效性，并展示了其在在线重建中的潜力。

Comments (under review)

2605.19649 2026-05-21 cs.CV 90%

CAD-Free Learning of Spacecraft Pose Estimators via NeRF-Based Augmentations

无需CAD的基于NeRF的航天器姿态估计器学习方法

Antoine Legrand, Renaud Detry, Christophe De Vleeschouwer

机构 * Department of Electrical Engineering (ELEN), ICTEAM, UCLouvain（电子工程系（ELEN），ICTEAM，鲁汶大学）； Department of Electrical Engineering (ESAT), KU Leuven（电子工程系（ESAT），鲁汶大学）； Department of Mechanical Engineering (MECH), KU Leuven（机械工程系（MECH），鲁汶大学）； Aerospacelab（航天实验室）

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

AI总结本文提出了一种基于NeRF的图像增强方法，使航天器姿态估计器的学习不再依赖大量CAD渲染图像，仅需几十到几百张真实图像即可训练出准确的姿态估计器，同时提升了对实际轨道条件的鲁棒性。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

2605.10830 2026-05-21 cs.CV cs.LG 84%

Predicting 3D structure by latent posterior sampling

通过潜在后验采样预测3D结构

Azmi Haider, Dan Rosenbaum

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系）； University of Haifa（海法大学）； Department of Computational Science（计算科学系）

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

AI总结本文提出了一种结合NeRF表示和扩散模型的概率建模方法，用于从不同类型的观测数据（如单视角、多视角、噪声图像、稀疏像素和稀疏深度数据）中准确预测3D结构。