3D 视觉

P3D-Bench: Benchmarking MLLMs for Parametric 3D Generation and Structural Reasoning

P3D-Bench：用于参数化3D生成与结构推理的多模态大语言模型基准

Yikang Yang, Zhanpeng Hu, Youtian Lin, Mengqi Zhou, Jingxi Xu, Feihu Zhang, Jiaheng Liu, Yao Yao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Envision 纠错

专题命中 3D生成 ：3D generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出P3D-Bench基准，通过参数化3D程序评估多模态大语言模型在几何精度、语义对齐和装配一致性上的表现，涵盖文本到3D、图像到3D和装配3D三类任务。

Comments Project page: https://spatiaos.github.io/projects/P3D-Bench

CoCoSI: Collaborative Cognitive Map Construction for Spatial Intelligence

CoCoSI: 面向空间智能的协作认知地图构建

Yiming Zhang, Ruoxuan Cao, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 空间理解 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种即插即用的多智能体框架，通过协作构建结构化认知地图作为空间记忆，无需修改架构或额外训练即可增强预训练多模态大模型的空间理解能力。

How Auxiliary Reasoning Unleashes GUI Grounding in VLMs

辅助推理如何释放VLM中的GUI定位能力

Weiming Li, Yan Shao, Jing Yang, Yujing Lu, Ling Zhong, Yuhan Wang, Min Yu, Tongxiao Ruan, Manni Duan

机构 * Zhejiang Lab（浙江实验室） ； Hangzhou Research and Development Center（杭州研发中心） ； China Mobile（中国移动） ； Innovation Center of Yangtze River Delta（长江三角洲创新中心） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 空间理解 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对VLM在GUI定位任务中隐式空间理解强但显式坐标输出弱的问题，提出三种零样本辅助推理方法（如标记网格），通过输入图像添加空间线索，显著提升定位性能，在多个基准上达到接近最优微调方法的效果。

LEMON-Mapping: Loop-Enhanced Large-Scale Multi-Session Point Cloud Merging and Optimization for Globally Consistent Mapping

LEMON-Mapping: 面向全局一致建图的环路增强大规模多会话点云融合与优化

Lijie Wang, Xiaoyi Zhong, Ziyi Xu, Kaixin Chai, Anke Zhao, Tianyu Zhao, Changjian Jiang, Qianhao Wang, Xieyuanli Chen, Fei Gao

机构 * Institute of CyberSystems and Control, Zhejiang University（浙江大学控制系统研究所） ； The Huzhou Institute, Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； The State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院国家工业控制技术重点实验室） ； The College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学智能科学与技术学院） 纠错

专题命中 SLAM与定位 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出LEMON-Mapping框架，通过鲁棒环路处理、空间光束法平差和基于PGO的优化，解决多机器人建图中重叠区域发散和模糊问题，实现高精度全局一致点云融合。