3D 视觉

Ray-Aware Pointer Memory with Adaptive Updates for Streaming 3D Reconstruction

具有自适应更新的射线感知指针记忆用于流式3D重建

Feifei Li, Qi Song, Chi Zhang, Rui Huang

机构 * The Chinese University of HongKong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种射线感知指针记忆，用于流式3D重建，通过统一的记忆表示模型同时建模空间位置和视角方向，采用自适应指针更新策略以保留信息性指针并丢弃冗余指针，从而提高长期重建稳定性和相机姿态精度。

GazePrior: Zero-Shot AR/VR Eye Tracking via Learned 3D Gaze Reconstruction

GazePrior: 通过学习的3D注视重建实现零样本AR/VR注视跟踪

Corentin Dumery, David Colmenares, Alexander Fix, Pascal Fua, Ali Behrooz, Jogendra Kundu

机构 * Meta Reality Labs（Meta现实实验室） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出GazePrior，一种数据驱动的3D注视先验模型，用于在无需额外数据收集的情况下实现高质量的AR/VR注视跟踪，通过合成数据提高模型的准确性和鲁棒性。

Comments Project page: https://corentindumery.github.io/projects/gazeprior.html

Remember to be Curious: Episodic Context and Persistent Worlds for 3D Exploration

记住保持好奇：用于3D探索的片段上下文和持久世界

Lily Goli, Justin Kerr, Daniele Reda, Alec Jacobson, Andrea Tagliasacchi, Angjoo Kanazawa

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Wayve ； Vector Institute（向量研究所） ； Simon Fraser University（西蒙 Fraser大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)

AI总结 本研究提出了一种基于好奇心驱动强化学习的方法，通过引入持久世界模型和片段上下文来解决3D环境中稀疏奖励长周期任务中的探索问题，实验表明该方法在HM3D数据集上优于基于强化学习的主动映射基线，并能泛化到Gibson和AI生成的世界。