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视觉与机器人

3D 视觉

三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。

2026-06-25 至 2026-06-25 共收录 4 信号源:cs.CV, cs.GR, cs.RO

1. 三维重建 4 篇

2601.22615 2026-06-25 cs.CV 版本更新 79%

TTSA3R: Training-Free Temporal-Spatial Adaptive Persistent State for Streaming 3D Reconstruction

TTSA3R:面向流式3D重建的无训练时-空自适应持久状态

Zhijie Zheng, Xinhao Xiang, Jiawei Zhang

机构 * University of California, Davis(加州大学戴维斯分校)

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

AI总结 提出无训练框架TTSA3R,通过时间状态演化与空间观测质量实现自适应状态更新,解决流式3D重建中的灾难性遗忘问题,在长序列上显著提升稳定性。

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2606.25430 2026-06-25 cs.CV 新提交 74%

PRISM: Feed-Forward Single-Image 3D Reconstruction via Geometric Warp-Residual Modeling

PRISM: 基于几何扭曲残差建模的前馈式单图像三维重建

Zhijie Zheng, Xinhao Xiang, Jiawei Zhang

机构 * University of California, Davis(加州大学戴维斯分校)

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

AI总结 提出PRISM前馈框架,将多视角潜在预测分解为无参数几何先验和可学习残差校正,无需扩散采样,推理时间仅36秒/场景,重建质量与扩散方法相当。

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2606.25284 2026-06-25 cs.CV 新提交 57%

Evaluation Protocols and Validation for Cameras in Indoor Healthcare Monitoring

室内医疗监测中摄像头的评估协议与验证

Amirhossein Dadashzadeh, Jingjing Liu, Qianhui Men, Qiushuo Cheng, Kirsty Scott, Lisa Alcock, Ian Craddock, Majid Mirmehdi

机构 * 1 School of Engineering Mathematics Technology, University of Bristol, UK 2 School of Computer Science, University of Bristol, UK 3 Translational Clinical Research Institute, Faculty of Medical Sciences, Newcastle University, UK 4 NIHR Newcastle Biomedical Research Centre, Newcastle University The Newcastle upon Tyne Hospitals NHS Foundation Trust, UK

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

AI总结 提出两种技术验证协议,系统评估五款摄像头在可控室内条件下的计量性能和人体姿态估计支持能力,为医疗监测中的摄像头选型提供依据。

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2603.14915 2026-06-25 cs.CV 版本更新 57%

ILV: Iterative Latent Volumes for Fast and Accurate Sparse-View CT Reconstruction

ILV: 用于快速准确稀疏视角CT重建的迭代潜在体

Seungryong Lee, Woojeong Baek, Joosang Lee, Eunbyung Park

机构 * Sungkyunkwan University(成均馆大学) Yonsei University(延世大学)

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

AI总结 提出迭代潜在体(ILV)框架,结合数据驱动先验与经典迭代重建原理,通过构建并迭代更新显式3D潜在体,实现稀疏视角CBCT的快速高精度重建,在约14,000个CT体积的大规模数据集上显著优于现有方法。

Comments Project page: https://sngryonglee.github.io/ILV/

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