3D 视觉

CLEAR-NeRF: Collinearity and Local-region Enhanced Accurate 3D Reconstruction in Unbounded Scenes

CLEAR-NeRF: 共线性和局部区域增强的无界场景精确三维重建

Vladislav Polianskii, Elijs Dima, Isabel Salmerón Marazuela, Gergő László Nagy, Sigurdur Sverrisson, Volodya Grancharov

机构 * Ericsson Research（爱立信研究） 纠错

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

AI总结 提出CLEAR-NeRF方法，通过自动局部区域定位、共线性射线采样、深度局部邻域点提取和几何相关颜色聚合，在无界复杂场景中实现高保真度和度量精度的三维重建。

A Unified Maximum-Likelihood Framework for 3D InISAR Phase Unwrapping with Outlier Rejection

一种用于3D InISAR相位解缠的统一最大似然框架及异常值剔除

Matteo Pardi, Francesco Mancuso, Elisa Giusti, Marco Martorella

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

AI总结 提出一种基于混合整数最小二乘理论的统一最大似然框架，用于3D InISAR相位解缠，无需空间连续性假设，并自然生成后验质量度量以剔除异常值。

Comments 6 pages, 4 figures. Accepted for publication in the Proceedings of the 2026 IEEE Radar Conference (RadarConf26)

Unified Panoramic Geometry Estimation via Multi-View Foundation Models

统一全景几何估计：基于多视角基础模型

Vukasin Bozic, Isidora Slavkovic, Dominik Narnhofer, Nando Metzger, Denis Rozumny, Konrad Schindler, Nikolai Kalischek

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 提出PaGeR框架，利用预训练3D基础模型，从单张全景图像中统一预测尺度不变深度、度量深度、表面法线和天空掩码，实现360度场景重建。

ROOM: A Physics-Based Continuum Robot Simulator for Photorealistic Medical Datasets Generation

ROOM: 基于物理的连续体机器人模拟器，用于生成逼真的医学数据集

Salvatore Esposito, Matías Mattamala, Daniel Rebain, Francis Xiatian Zhang, Kevin Dhaliwal, Mohsen Khadem, Subramanian Ramamoorthy

机构 * University of Edinburgh, UK（爱丁堡大学，英国） ； University of British Columbia, Canada（不列颠哥伦比亚大学，加拿大） 纠错

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

AI总结 提出ROOM模拟框架，利用患者CT扫描生成多模态支气管镜训练数据，验证其在姿态估计和深度估计任务中的有效性。

Journal ref International Conference on Robotics and Automation 2026