3D 视觉

Geometric-Aware Hypergraph Reasoning for Novel Class Discovery in Point Cloud Segmentation

几何感知超图推理用于点云分割中的新类别发现

Zihao Zhang, Aming Wu, Yang Li, Yahong Han, Jialie Shen

机构 * School of Artificial Intelligence, College of Intelligence and Computing, Tianjin University（人工智能学院、智能计算学院、天津大学） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（计算机科学与信息工程学院、合肥工业大学） ； Department of Computer Science City St George’s, University of London（伦敦大学城市圣乔治学院计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出超图框架建模高阶关联，结合几何感知原型，实现点云分割中从已知到新类别的协同推理，提升分割精度。

Comments Accepted to the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026

RigPAPR: Rig-Based Animation of Static Neural Point Clouds from a Fixed-Viewpoint Video

RigPAPR：基于固定视角视频的静态神经点云绑定动画

Shichong Peng, Yanshu Zhang, Ke Li

机构 * APEX Lab（APEX实验室） ； School of Computing Science（计算科学学院） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(title)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 提出RigPAPR方法，通过直接线性混合蒙皮驱动静态神经点云，无需网格代理或姿态依赖校正，在合成和真实数据上减少关节边界伪影，新视角PSNR提升3+dB。

Comments An overview video is available at https://youtu.be/up3BwRHYWG8

A Cross-view Fusion Framework for Robust 6-DoF Grasp Pose Estimation

一种用于鲁棒6-DoF抓取姿态估计的跨视图融合框架

Kangjian Zhu, Haobo Jiang, Jianjun Qian, Jin Xie

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出跨视图融合框架，通过辅助视图缓解遮挡，利用自监督对比学习增强点云特征的空间一致性和方向区分性，并设计跨视图对齐圆柱体集成模块融合抓取相关几何，提升角落视图下的6-DoF抓取姿态估计鲁棒性。

Comments Corresponding author: Jin Xie

MatterDoor: Sampling Zero-shot Spatio-semantic Priors using Generative Models

MatterDoor: 使用生成模型采样零样本空间语义先验

Subhransu S. Bhattacharjee, Hao Lu, Dylan Campbell, Rahul Shome

机构 * School of Computing, Australian National University（澳大利亚国立大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 针对机器人通过门缝观察时场景结构缺失的问题，提出MatterDoor方法，利用预训练生成模型（VLM引导外推、单目深度估计、语义分割）采样隐藏房间的语义3D点云先验，在Matterport3D基准上验证了零样本空间语义先验的有效性。

Comments Under Review

Task Editing for Generalizable 3D Visuomotor Policy Learning

面向可泛化3D视觉运动策略学习的任务编辑

Jian-Jian Jiang, YiHan Yang, Lan Wei, Yuming Luo, Xiao-Ming Wu, Xuhang Chen, Bin Fan, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 提出Task-Edit框架，通过将任务分解为场景、技能和对象组件并灵活重组，生成多样化轨迹，提升3D视觉运动策略在长程操作任务中的泛化能力。

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