3D 视觉

Generalized-CVO: Fast and Correspondence-Free Local Point Cloud Registration with Second Order Riemannian Optimization

广义CVO：基于二阶黎曼优化的快速无对应局部点云配准

Ray Zhang, Marcus Greiff, Thomas Lew, John Subosits

机构 * Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

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

AI总结 提出一种基于几何表面结构和再生核希尔伯特空间嵌入的无对应局部点云配准方法，采用二阶流形优化实现高达10倍加速，在LiDAR和RGB-D跟踪及物体配准中显著降低漂移并提升鲁棒性。

Comments 16 pages, 12 figures

GRAR: Glass-induced Reflection Artifact Removal in LiDAR Point Clouds

GRAR: LiDAR点云中玻璃引起的反射伪影去除

Wanpeng Shao, Zeyi Guo, Bo Zhang, Yifei Xue, Tie Ji, Yizhen Lao

机构 * College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（湖南大学计算机科学与电子工程学院） ； School of Design, Hunan University（湖南大学设计学院） ； School of Finance and Statistics, Hunan University（湖南大学金融与统计学院） 纠错

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

AI总结 提出两阶段框架，先利用多模态视觉基础模型和几何线索精确分割玻璃区域，再基于物理驱动的反射感知局部-全局几何相似性描述符去除反射伪影，在多个公开数据集上优于现有方法。

Efficient RWKV-based Representation Learning for 3D Point Clouds

基于高效RWKV的三维点云表示学习

Yun Liu, Xuefeng Yan, Liangliang Nan, Xianzhi Li, Peng Li, Zhe Zhu, Honghua Chen, Mingqiang Wei

机构 * School of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学计算机科学与技术学院） ； Shenzhen Institute of Research, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学深圳研究院） ； Collaborative Innovation Center of Novel Software Technology and Industrialization（新型软件技术与产业化协同创新中心） ； Urban Data Science section, Delft University of Technology（代尔夫特理工大学城市数据科学部） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 提出P-RWKV模块，通过局部感知扩展和空间上下文增强，将RWKV从序列建模适配到3D点云，实现线性复杂度的全局依赖建模，在多项任务中以更低计算成本取得竞争性能。

Segment and Select: Vision-Language Segmentation in 3D Scenarios

Segment and Select: 3D场景中的视觉-语言分割

Yulin Chen, Zhihang Zhong, Yuenan Hou

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 点云 ：3D vision(abstract,comments)；分类 cs.CV

AI总结 提出SEGA3D范式，通过掩码候选生成器、大语言模型和语义空间选择器实现3D场景中基于语言指令的细粒度分割，在ScanNet和Matterport3D上分别提升8.3和5.3 mIoU。

Comments The core idea is to reformulate 3D vision-language segmentation as the segment-and-select paradigm (free from the superpoint dependency)

WHU-Infra3D: A Full-stack Multi-modal Dataset and Benchmark for 3D Roadside Infrastructure Inventory

WHU-Infra3D：面向3D路边基础设施清单的全栈多模态数据集与基准

Chong Liu, Luxuan Fu, Xuyu Feng, Zhen Dong, Bisheng Yang

机构 * State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (LIESMARS)（信息工程测绘遥感国家重点实验室） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 提出WHU-Infra3D多模态基准数据集，覆盖三城市53.8公里，融合全景图像与LiDAR点云，提供2D-3D实例关联和跨帧跟踪，支持基础设施状态诊断与属性识别，填补自动化维护数据集空白。

NoiseSDF2NoiseSDF: Learning Clean Neural Fields from Noisy Supervision

NoiseSDF2NoiseSDF: 从含噪监督中学习干净的神经场

Tengkai Wang, Weihao Li, Ruikai Cui, Shi Qiu, Nick Barnes

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出NoiseSDF2NoiseSDF方法，通过最小化含噪SDF表示之间的MSE损失，从含噪点云中学习干净的神经SDF，实现隐式去噪和表面优化。

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Event-based Scheimpflug LiDAR for Ultra-Fast Laser-Scanned Rangefinding

基于事件的Scheimpflug激光雷达用于超快激光扫描测距

Nathan Meraz, Alisha Whitehead, Suet Ying Chan, Ronan Taneja, Gabriella Mayrend, Joseph L. Greene

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 提出eSCHORTY系统，将事件传感器与调制连续波线激光结合，通过Scheimpflug几何实现每秒百万兆事件级密集3D点云，解决帧率限制和背景干扰问题。

Comments 19 pages, 8 figures