3D 视觉 - arXivDaily 专题

2605.07590 2026-05-25 cs.CV 79%

Beyond Defenses: Manifold-Aligned Regularization for Intrinsic 3D Point Cloud Robustness

超越防御：面向内在3D点云鲁棒性的流形对齐正则化

Pedro Alonso, Chongshou Li, Tianrui Li

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University（计算机与人工智能学院，西南交通大学）； Engineering Research Center of Sustainable Urban Intelligent Transportation, Ministry of Education, Southwest Jiaotong University（可持续城市智能交通工程研究中心，教育部，西南交通大学）

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

AI总结提出流形对齐点识别（MAPR）框架，通过正则化潜在几何结构并施加内在扰动一致性损失，在不依赖对抗训练或额外数据的情况下显著提升点云模型对多种攻击的鲁棒性。

2605.23406 2026-05-25 cs.CV 57%

RS2AD-LiDAR: End-to-End Autonomous Driving LiDAR Data Generation from Roadside Sensor Observations

RS2AD-LiDAR：基于路侧传感器观测的端到端自动驾驶LiDAR数据生成

Runyi Huang, Ni Ding, Ruidan Xing, Yuheng Shi, Lei He, Keqiang Li

机构 * State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility（智能绿色车辆与移动国家重点实验室）； School of Vehicle and Mobility（车辆与移动学院）； College of Artificial Intelligence（人工智能学院）； Logic & Silicon AI Studio ； School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering（仪器科学与光电工程学院）

专题命中点云：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结提出RS2AD-LiDAR框架，通过坐标变换、虚拟LiDAR建模和点云重采样技术，从路侧LiDAR点云生成车载LiDAR数据，解决数据获取成本高和场景稀缺问题，并验证生成数据对BEV和3D检测的提升效果。

2605.23064 2026-05-25 cs.CV cs.LG 57%

Millimeter-wave Imaging for Anthropometric Body Measurement

毫米波成像用于人体测量

Miriam Senne, Benjamin D. Killeen, Christoph Baur, Nassir Navab, Azade Farshad

机构 * Chair for Computer Aided Medical Procedures（计算机辅助医疗程序研究所）； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学）； Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG（罗德与施瓦茨 GmbH & Co. KG）； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心）； ELLIS Unit Helsinki, Dept. Computer Science, Aalto University（赫尔辛基ELLIS单位，计算机科学系，阿alto大学）

专题命中点云：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结提出基于毫米波雷达的优化框架，通过加权配准和SMPL模型从点云恢复3D人体形状并提取围度等测量值，实现穿衣服况下的快速无接触测量。

2605.23774 2026-05-25 cs.MM 50%

Swarical: An Integrated Hierarchical Approach to Localizing Flying Light Specks

Swarical：一种集成层次化方法用于定位飞行光点

Hamed Alimohammadzadeh, Shahram Ghandeharizadeh

专题命中点云：point cloud(abstract)

AI总结提出一种基于群体智能的层次化定位技术Swarical，通过异构传感器配置和点云转换，使微型无人机FLS能高精度高效定位并照亮复杂2D/3D形状，相比现有技术速度提升2倍以上。

Comments Appeared in proceedings of the 32nd ACM International Conference on Multimedia (MM '24), October 28-November 1, 2024, Melbourne, VIC, Australia. ACM, New York, NY, USA, 9 pages. Source code available at: https://github.com/flyinglightspeck/Swarical. See https://youtu.be/NHMGT-Pjy-A for a demonstration

2605.23156 2026-05-25 cs.LG math.FA math.RT stat.ML 50%

Any-Dimensional Invariant Universality

任意维不变泛化性

Shengtai Yao, Eitan Levin, Mateo Díaz

机构 * Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学应用数学与统计学系）； Department of Computing and Mathematical Sciences, Caltech（加州理工学院计算与数学科学系）