3D 视觉

Point-Wise Geometry-Aware Transformer for Partial-to-Full Point Cloud Registration in Computer-Assisted Surgery

面向计算机辅助手术中部分到完整点云配准的点级几何感知Transformer

Siyu Zhou, Zhongliang Jiang

机构 * The Chair for Computer Aided Medical Procedures, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学计算机辅助医疗程序教席） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出GAPR-Net，一种结合卷积与Transformer的粗到细框架，通过交叉注意力融合局部与全局信息，并设计变换不变的点级几何特征，在四个骨骼数据集上实现94.2%配准召回率、1.992mm RMSE。

MAMVI: 3D Test-Time Adaptation via Masked Multi-View Point Clouds

MAMVI：通过掩蔽多视角点云实现3D测试时自适应

Inseok Kong, Geunyoung Jung, Jiyoung Jung

机构 * Department of Geo Informatics, University of Seoul（首尔大学地理信息学系） ； Department of Artificial Intelligence, University of Seoul（首尔大学人工智能系） 纠错

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

AI总结 针对3D点云在分布偏移下性能下降的问题，提出MAMVI方法，用统一单步自适应替代顺序优化，结合混合掩蔽策略和多视角损失聚合，实现快速且高精度的测试时自适应。

Comments Accepted by ICPR 2026

Efficient Neighbourhood Search in 3D Point Clouds Through Space-Filling Curves and Linear Octrees

通过空间填充曲线和线性八叉树实现3D点云中的高效邻域搜索

Pablo D. Viñambres, Miguel Yermo, Silvia R. Alcaraz, Oscar G. Lorenzo, Francisco F. Rivera, José C. Cabaleiro

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 结合空间填充曲线（Morton和Hilbert曲线）与线性八叉树，提出固定半径和kNN搜索算法，并引入kNN局部性直方图，实验表明缓存缺失减少25%-75%，运行时间降低50%，搜索速度比现有方案快10倍。

Modality-Aware Feature Matching in Visual and Vision-Language Applications: A Comprehensive Survey

视觉与视觉-语言应用中的模态感知特征匹配：全面综述

Weide Liu, Wei Zhou, Jun Liu, Ping Hu, Jun Cheng, Jungong Han, Weisi Lin

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Jiangxi University of Finance and Economics（江西财经大学计算机与人工智能学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（卡迪夫大学计算机科学与信息学院） ； School of Computing and Communications, Lancaster University（兰卡斯特大学计算机与通讯学院） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） ； Institute for Infocomm Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡资讯研究院，科技研究局（A*STAR）） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

专题命中 点云 ：3D reconstruction(abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 综述基于模态的特征匹配，涵盖传统手工方法和现代深度学习方法，重点讨论跨RGB、深度、3D点云、LiDAR、医学图像及视觉-语言模态的进展，突出模态感知技术。

Comments CSUR

GAE: Unleashing Physical Potential of VLM with Generalizable Action Expert

GAE: 利用可泛化动作专家释放VLM的物理潜力

Mingyu Liu, Zheng Huang, Xiaoyi Lin, Muzhi Zhu, Canyu Zhao, Yating Wang, Haoyi Zhu, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出通用动作专家（GAE），通过稀疏几何接口将VLM的高层意图转化为连续动作轨迹，采用动作预训练-点云微调（APPF）方案解耦动作动力学与几何基础，实现跨视觉域、视角和指令的强泛化。

A Machine Learning Framework for Real-Time Personalized Ergonomic Pose Analysis

一种用于实时个性化人体工学姿态分析的机器学习框架

Manex Atxa, Bruno Simoes, Julen Balzategui

机构 * Vicomtech Foundation（Vicomtech基金会） ； Basque Research and Technology Alliance（巴斯克研究与技术联盟） ； BRTA 纠错

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

AI总结 提出利用三维体积视频数据实时预测人体工学/非工学姿态的方法，结合3D点云多角度分析与个性化深度学习分类器，克服固定视角遮挡问题，实现实时评估。

Comments 13 pages, 7 figures, conference 24CMH

Camera and LiDAR BEV Fusion for Cooperative 3D Object Detection on TUMTraf V2X

用于TUMTraf V2X协同3D目标检测的相机与LiDAR BEV融合

Muhammad Shahbaz, Shaurya Agarwal

机构 * Department of Civil, Environmental and Construction Engineering, University of Central Florida（中佛罗里达大学土木、环境与建筑工程系） 纠错

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

AI总结 提出一种融合路边相机与基础设施-车辆点云的BEV空间检测器，采用CenterPoint风格头部和IoU重排序，在DriveX 2026挑战赛公开测试集上达到0.85 mAP，并分析了训练/验证与测试集重叠对分数的影响。