3D 视觉

Point Cloud Upsampling through Patch-based Frequency Superposition

基于补丁频率叠加的点云上采样

Marina Ritthaler, Azhar Hussian, Vasileios Belagiannis, André Kaup

机构 * Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于补丁频率叠加的优化方法PUtPFS，通过选择点子集并叠加空间频率估计表面，在稀疏区域放置新点实现均匀上采样，无需训练数据，在点对面距离上超越现有方法。

Journal ref European Conference on Signal Processing (EUSIPCO) 2026

A Robust Point Cloud Analysis Framework Inspired By Primary Visual Cortex

一种受初级视觉皮层启发的鲁棒点云分析框架

Jisheng Dang, Dengyue Pan, Delin Deng, Yifan Zhang, Bimei Wang, Hong Peng, Bin Hu, Qi Tian, Tat-Seng Chua

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； School of Medical Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学医学技术学院） ； Cloud and AI BU, Huawei（华为云与AI业务部） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 受初级视觉皮层启发，提出DC-CCNN++框架，通过仿生神经网络替代MLP，结合NRMR模块和CPVT策略，在点云分类和分割中提升鲁棒性，性能媲美SOTA。

Comments 12 pages, 2 figures, 7 tables

EquiDexFlow: Contact-Grounded SE(3)-Equivariant Dexterous Grasp Generative Flows

EquiDexFlow: 基于接触的SE(3)-等变灵巧抓取生成流

Clinton Enwerem, John S. Baras, Calin Belta

机构 * Institute for Systems Research, University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校系统研究所） 纠错

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

AI总结 提出EquiDexFlow，一种SE(3)-等变流匹配模型，联合预测腕部姿态、关节角度、指尖接触、表面法线和接触力，通过将接触投影到物体表面并将力约束在库仑摩擦锥内，确保物理稳定抓取，在16自由度Allegro手上实现零摩擦违规和最佳综合分数。

Comments 22 pages, 11 figures, 11 tables. Project page with videos, code, and checkpoints: https://equidexflow.github.io

Digital Twin Driven Textile Classification and Foreign Object Recognition in Automated Sorting Systems

数字孪生驱动的自动化分拣系统中的纺织品分类与异物识别

Serkan Ergun, Tobias Mitterer, Hubert Zangl

机构 * Institute of Smart Systems Technologies（智能系统技术研究所） ； University of Klagenfurt（克雷格弗特大学） ； AAU SAL USE Laboratory（AAU SAL USE实验室） ； Silicon Austria Labs（硅 Austria 实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种数字孪生驱动的机器人分拣系统，结合抓取预测、多模态感知和视觉语言模型，实现纺织品分类与异物检测，Qwen模型准确率达87.9%。

Comments 10 pages,single column, 5 figures, preprint for Photomet Edumet 2026 (Klagenfurt, Austria)

NEST3D: A High-Resolution Multimodal Dataset of Sociable Weaver Tree Nests

NEST3D：织布鸟树巢的高分辨率多模态数据集

Constanza A. Molina Catricheo, Simon Boeder, Ting-Jia Guo, Giacomo May, Clément Berthelot, Devis Tuia, Friedrich Fedor Reinhard, Fabio Remondino, Benjamin Risse

机构 * Institute for Geoinformatics (ifgi), University of Münster（明斯特大学地理信息学研究所） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） ； Max Planck Institute of Animal Behavior（马克斯·普朗克动物行为研究所） ； University of Konstanz（康斯坦茨大学） ； Kuzikus Research Station（库兹库斯研究站） ； Fondazione Bruno Kessler (FBK)（布鲁诺·凯斯勒基金会） 纠错

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

AI总结 针对织布鸟巢缺乏精细3D结构数据的问题，提出包含104棵巢树、1.4TB多模态无人机数据集，并基准测试语义分割方法，PT-v3达86.35% mIoU。

Comments 14 pages, 4 figures. Dataset available at https://huggingface.co/NEST3D