3D 视觉

Scenes as Objects, Not Primitives: Instance-Structured 3D Tokenization from Unposed Views

场景即对象，而非基元：来自无位姿视图的实例结构化3D标记化

Mijin Yoo, In Cho, Subin Jeon, Jiwoo Lee, Eunbyung Park, Seon Joo Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 提出一种前馈框架，直接从无位姿多视图图像将场景分解为实例结构化的3D标记组，实现重建、分割和操作，无需3D标注。

Comments Project page: https://yoomimi.github.io/instok3d

3D-LENS: A 3D Lifting-based Elevated Novel-view Synthesis method for Single-View Aerial-Ground Re-Identification

3D-LENS：一种基于3D提升的单视角空地重识别方法

William Grolleau, Astrid Sabourin, Guillaume Lapouge, Catherine Achard

机构 * Université Paris-Saclay, CEA, List（巴黎萨克雷大学、CEA、List） ； Sorbonne University, CNRS, Institute of Intelligent Systems and Robotics (ISIR)（索邦大学、CNRS、智能系统与机器人研究所） 纠错

专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出3D-LENS方法，通过结合几何一致的新型视角合成与鲁棒表示学习，解决单视角空地重识别中的视角域差距问题，实现跨视角检索。

Comments 15 pages, 2 figures, accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026