3D 视觉

SuperCarver: Texture-Consistent 3D Geometry Super-Resolution for High-Fidelity Surface Detail Generation

SuperCarver: 纹理一致的3D几何超分辨率用于高保真表面细节生成

Qijian Zhang, Xiaozheng Jian, Xuan Zhang, Wenping Wang, Junhui Hou

机构 * Tencent Games, China（腾讯游戏，中国） ； Department of Computer Science & Engineering, Texas A & M University（电子与计算机工程系，德克萨斯A&M大学） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（计算机科学系，香港城市大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SuperCarver，一种3D几何超分辨率管线，通过先验引导的法线扩散模型和噪声鲁棒的逆渲染，为粗糙网格补充纹理一致的表面细节，实现高保真细节生成。

Comments Accepted in IEEE TVCG

A Survey on Deep Learning Architectures for Point Cloud Classification and Segmentation

针对点云分类和分割的深度学习架构系统性调研

Minhas Kamal, Hiranya Garbha Kumar, Balakrishnan Prabhakaran

机构 * State University of New York at Albany（纽约州立大学阿尔巴尼分校） 纠错

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

AI总结 本文系统性地探讨了点云分类和分割中的深度学习架构，分析了点云数据的结构特性，分类了不同架构的工作，并评估了其在主流基准上的性能，同时指出了开放挑战和未来方向。

Comments We reviewed a decade of advancements in point cloud processing: trace the evolution of the field from its foundational roots to the modern SOTA, analyze how diverse architectures overcome the inherent geometric challenges of 3D data, and map out critical research gaps alongside promising future directions. GitHub: https://github.com/MinhasKamal/DeepLearningForPointCloud

Journal ref ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications (TOMM), 2026

Objective Quality Assessment of Point Clouds Using Multi-scale Implicit Structural Similarity

点云的多尺度隐式结构相似性客观质量评估

Zhang Chen, Shuai Wan, Yuezhe Zhang, Siyu Ren, Fuzheng Yang, Junhui Hou

机构 * School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University（电子与信息学院，西北工业大学） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（计算机科学系，香港城市大学） ； School of Telecommunication Engineering, Xidian University（电信工程学院，西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 针对点云质量评估中不规则数据匹配困难的问题，提出多尺度隐式结构相似性度量（MS-ISSM），通过径向基函数连续表示局部特征并比较隐式函数系数，结合ResGrouped-MLP网络，在多个基准上超越现有方法。

Comments IEEE TMM Accepted

HACMatch Semi-Supervised Rotation Regression with Hardness-Aware Curriculum Pseudo Labeling

HACMatch: 基于难度感知课程伪标签的半监督旋转回归

Mei Li, Huayi Zhou, Suizhi Huang, Yuxiang Lu, Yue Ding, Hongtao Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出一种难度感知课程学习框架，通过动态选择伪标签样本和结构化数据增强，在少量标注数据下提升半监督旋转回归性能。

Comments This is an accepted manuscript of an article published in Computer Vision and Image Understanding

Journal ref Computer Vision and Image Understanding (2026)