3D 视觉

DynaTok: Token-Based 4D Reconstruction from Partial Point Clouds

DynaTok: 基于Token的部分点云4D重建

Weirong Chen, Keisuke Tateno, Hidenobu Matsuki, Michael Niemeyer, Daniel Cremers, Federico Tombari

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Google（谷歌） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Bonn（波恩大学） 纠错

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

AI总结 提出DynaTok框架，通过Transformer时空编码器和流匹配解码器，从部分点云序列中无对应地重建完整且时间一致的4D点云，无需图像。

Comments ICML 2026. Project page: https://wrchen530.github.io/dynatok/

Point Cloud Segmentation for Autonomous Clip Positioning in Laparoscopic Cholecystectomy on a Phantom

用于腹腔镜胆囊切除术中自动夹子定位的点云分割（在体模上）

Balázs Gyenes, Nikolai Franke, Paul Maria Scheikl, Pit Henrich, Rayan Younis, Gerhard Neumann, Martin Wagner, Franziska Mathis-Ullrich

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； HIDSS4Health - Helmholtz Information and Data Science School for Health（亥姆霍兹信息与数据科学健康学校） ； Friedrich-Alexander-University, Erlangen-Nuremberg（弗里德里希-亚历山大大学埃尔朗根-纽伦堡） ； University Hospital Carl Gustav Carus and Centre for Tactile Internet with Human-in-the-loop (CeTI), Dresden University of Technology（卡尔·古斯塔夫·卡鲁斯大学医院及德累斯顿工业大学触觉互联网人机共融卓越中心） 纠错

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

AI总结 提出首个在腹腔镜手术体模上实现自主夹子定位的机器人系统，通过点云分割和样条插值提取目标位置，利用合成数据预训练和两种数据增强克服数据稀缺，达到0.75mm精度和100%成功率。

Comments 8 pages, 5 figures, accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RAL)

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters (Volume: 10, Issue: 8, August 2025)

PT-WNO: Point Transformer with Wavelet Neural Operator for 3D Point Cloud Semantic Segmentation

PT-WNO: 结合小波神经算子的点Transformer用于3D点云语义分割

Nhut Le, Maryam Rahnemoonfar

机构 * Lehigh University（里海大学） 纠错

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

AI总结 针对点云语义分割中全局上下文不足的问题，提出PT-WNO，通过在跳跃连接旁集成可学习的小波神经算子分支捕获多尺度全局频谱上下文，在四个基准上提升性能。

Contactless 3D Human Body Measurement Using Depth Cameras for Smart Health Monitoring

基于深度相机的非接触式3D人体测量用于智能健康监测

Martha Asare, Xuan Wang, Juan Lopez Alvarenga, Lois Akosua Serwaa, Jinghao Yang

机构 * Department of Computer（计算机系） ； Department of Information（信息系） ； Department of Human Genetics（人类遗传学系） ； University of Texas Rio Grande Valley（德克萨斯大学里奥格兰德谷分校） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出一种基于深度相机和3D点云的非接触式人体测量框架，通过空间滤波、地标选择及体素/网格分析实现身高、臂展、体积和表面积等关键指标的准确估计。

Comments 6 pages, 4 figures. Depth camera-based framework for contactless anthropometric measurement and geometric analysis using 3D point clouds

Fourier Features Let Agents Learn High Precision Policies with Imitation Learning

傅里叶特征让智能体通过模仿学习学习高精度策略

Balázs Gyenes, Emiliyan Gospodinov, Jan Frieling, Enrico Krohmer, Nicolas Schreiber, Xiaogang Jia, Niklas Freymuth, Gerhard Neumann

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； FZI Research Center for Information Technology（FZI信息技术研究中心） 纠错

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

AI总结 提出在点云编码器中使用傅里叶特征映射，解决神经网络低频偏好导致的高精度操作问题，在多个基准和真实机器人上显著提升性能。

Comments Published as a conference paper at ICML 2026

Explore From Sketch: Accelerating UAV Exploration in Large-scale Environments with Prior Maps

从草图探索：利用先验地图加速无人机在大规模环境中的探索

Tiancheng Lai, Yuman Gao, Xiangyu Li, Ruitian Pang, Xingpeng Wang, Siqi Shen, Mengke Zhang, Yin He, Fei Gao, Chao Xu, Yanjun Cao

机构 * Institute of Cyber-Systems and Control, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术研究所） ； Huzhou Institute, Zhejiang University, and Huzhou Key Laboratory of Autonomous System（浙江大学湖州研究院，湖州市自主系统重点实验室） ； Zhejiang Zhongyan Industry Co., Ltd（浙江中烟工业有限责任公司） ； Differential Robotics Technology Company（微分机器人技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出利用稀疏、未对齐甚至不一致的2D先验地图加速无人机大规模环境探索的框架，通过鲁棒的2D-3D点云配准和层次化视点规划，实现效率提升34.2%。

Comments 25 pages, 22 figures

nD-RoPE: A Generalized RoPE for n-Dimensional Position Embedding

nD-RoPE：一种用于n维位置嵌入的广义RoPE

Boyang Li, Yulin Wu, Sizhe Xu, Nuoxian Huang, Zhonghang Yuan, Shangyi Guo, Shu Yang, Takahiro Yabe

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 提出nD-RoPE，将旋转位置嵌入推广到任意维度，通过多尺度正则单纯形波矢设计实现各向同性，在图像、视频和点云任务中提升性能。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

From Persistence to Survival: Hypothesis Testing, Effect Sizes and Vectorisation for Topological Features

从持续性到生存：拓扑特征的假设检验、效应大小与向量化

Juliette Murris, Bernadette Stolz, Karsten Borgwardt

机构 * Department of Machine Learning and Systems Biology, Max Planck Institute of Biochemistry, Martinsried, Germany（机器学习与系统生物学部门，马克斯·普朗克生物化学研究所，马尔廷斯里德，德国） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 提出STRAND方法，将持久性图视为生存数据，利用持久性生存函数统一实现假设检验、效应大小计算和向量化，在合成数据和真实基准上验证了有效性。