3D 视觉

Vanilla ViT for Automotive Point Cloud Semantic Segmentation

用于汽车点云语义分割的普通ViT

Gilles Puy, Nermin Samet, Alexandre Boulch, Spyros Gidaris, Tuan-Hung VU, Renaud Marlet

机构 * LIGM, CNRS, Univ Gustave Eiffel, ENPC, IP Paris, France（LIGM、CNRS、Université Gustave Eiffel、ENPC、IP Paris、法国） 纠错

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

AI总结 本文提出VaViT，通过精心设计的标记器、轻量级解码器头和定制数据增强，使普通非分层ViT在大规模激光雷达点云语义分割中达到或超越现有最先进方法。

Rethinking Multimodal Few-Shot 3D Point Cloud Segmentation: From Fused Refinement to Decoupled Arbitration

重新思考多模态少样本3D点云分割：从融合精炼到解耦仲裁

Wentao Bian, Fenglei Xu

机构 * Suzhou University of Science and Technology（苏州科技大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态少样本3D点云分割中“融合-精炼”范式的“可塑性-稳定性困境”和CLIP的语义盲区，提出解耦专家仲裁少样本分割网络（DA-FSS），通过解耦语义与几何路径并相互正则化梯度，实现更好的泛化性能。

Comments Accepted to IJCAI-ECAI 2026 (Main Track). 9 pages, 3 figures, 3 tables

Text-guided Feature Disentanglement for Cross-modal Gait Recognition

文本引导的跨模态步态识别特征解耦

Zhiyang Lu, Ming Cheng

机构 * Fujian Key Laboratory of Urban Intelligent Sensing and Computing, Xiamen University（福建城市智能感知与计算重点实验室，厦门大学） ； Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（多媒体可信感知与高效计算重点实验室，中华人民共和国教育部，厦门大学） 纠错

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

AI总结 针对LiDAR与RGB相机之间的模态差异，提出TCFDNet网络，利用文本先验引导解耦模态共享特征，通过CLIP对齐、特征解耦和稳定性增强实现跨模态步态识别，在SUSTech1K和FreeGait数据集上达到最优性能。

Comments Accept by CVPR2026

Sinkhorn Normalization of Diffusion Kernels

扩散核的Sinkhorn归一化

Nathan Kessler, Robin Magnet, Jean Feydy

机构 * ENS Paris-Saclay（巴黎-萨克雷大学） ； Inria, Université Paris Cité, Inserm, HeKA（法国国家科学研究中心、巴黎-城市大学、法国国家医学研究院、HeKA） 纠错

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

AI总结 提出一种基于Sinkhorn算法的对称变体，将通用相似性矩阵归一化为类似扩散算子，继承拉普拉斯算子的理想性质，用于不规则数据（如点云、稀疏体素网格、高斯混合）的平滑处理，并保留谱信息用于形状分析与匹配。

Comments 33 pages, 25 figures

Riemannian Diffusion Models on General Manifolds via Physics-Informed Neural Networks

基于物理信息神经网络的通用流形上的黎曼扩散模型

Gyeonghoon Ko, Juho Lee

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology, Korea（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 针对黎曼流形上热核难以解析计算的问题，提出用物理信息神经网络求解流形热方程来近似热核，从而实现扩散模型的训练与采样。

Reading Between the Citations: A Typed Claim Network for Scientific Literature

解读引用：面向科学文献的类型化主张网络

Ning Ding, Sergio J. Rodríguez Méndez, Pouya G. Omran

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 针对现有知识图谱忽略引用立场的问题，提出将文献间引用具体化为带有立场标签的类型化主张网络，并构建了包含8260条主张的实例，在检索增强、立场摘要和拓扑分析三个任务上验证其有效性。

From Waves to Graphs: A Ray-Tracing-Inspired Neural Radio Propagation Model

从波到图：一种受射线追踪启发的神经无线电传播模型

Paul Almasan, Stefanos Bakirtzis, José Suárez-Varela, Andra Lutu

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 提出GRAPHWAVE，一种基于射线追踪原理的神经图驱动传播求解器，通过点云构建等效图并应用神经消息传递，实现三维环境中接收信号强度等无线电量的准确推断。

Comments 7 pages, 4 figures