视觉与机器人
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
AirZoo: 一种用于地面几何3D视觉的统一大规模数据集
机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
专题命中 三维重建 ：3D vision(title,abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出AirZoo数据集，通过可扩展生成流程、全面场景多样性和丰富的几何标注，解决无人机感知中复杂视角变换和环境条件的挑战，验证其在三维重建和图像检索中的有效性。
Comments ECCV 2026. Project page: https://nudt-sawlab.github.io/AirZoo/
VS3R：基于深度三维重建的鲁棒全帧视频稳定
机构 * Hunan University（湖南大学）
专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出VS3R框架，结合前馈三维重建与生成式视频扩散，通过联合估计相机参数、深度和掩码，并引入混合稳定渲染模块和稳定驱动扩散模型，实现高保真全帧视频稳定，在鲁棒性和视觉质量上显著优于现有方法。
基于本体感知和多接触触觉的物理 grounded 的 3D 生成重建在手部遮挡下
机构 * Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院）
专题命中 三维重建 ：3D generation(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 本文提出了一种多模态、物理 grounded 的方法，用于在严重手部遮挡下进行度量尺度的无遮挡物体重建和姿态估计，通过本体感知和多接触触觉信号提升重建精度和物理一致性。
Comments 29 pages, 10 figures, Accepted to ECCV 2026
ShapeGrasp: 同时进行视觉-触觉形状补全与抓取以改进机器人操作
机构 * Czech Technical University in Prague（捷克布拉格技术大学）
专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 提出ShapeGrasp迭代抓取与补全流程，结合隐式表面视觉-触觉形状补全与基于物理的抓取规划，从单RGB-D视图推断完整形状并生成候选抓取，利用抓取反馈更新形状，在真实机器人上实现高抓取成功率并改善3D形状重建质量。
Comments Submitted for peer review
基于自适应核平滑的鲁棒3DGS SLAM
机构 * Xinjiang University（新疆大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Southwest University of Political Science and Law（西南政治科学法学院） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Yantai University（烟台大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title,title_cn)；分类 cs.CV
AI总结 针对3DGS-SLAM中渲染质量主导跟踪精度的传统观念，提出通过平滑核策略增强光栅化过程对参数误差的鲁棒性，从而稳定相机位姿跟踪，并设计了CB-KNN方法自适应调整局部高斯参数，实验证明在保持建图质量的同时显著提升跟踪鲁棒性和精度。
3D高斯溅射的即插即用感知优化
机构 * Apple（苹果公司） ； Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对3DGS依赖像素级损失导致模糊的问题，提出正则化Wasserstein损失WD-R，通过大规模人类主观实验验证其在纹理恢复和感知指标上的优势，并推广到多种框架和场景压缩任务。
Comments Accepted as a conference paper at ECCV'26. Project page: https://apple.github.io/ml-perceptual-3dgs
Proxy-GS：结构化3D高斯泼溅中训练与推理的统一遮挡先验
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 提出Proxy-GS，利用快速代理系统生成精确遮挡深度图，在训练中引导表面致密化、在推理中剔除冗余高斯体，实现2.5倍以上加速并提升渲染质量。
Comments Project page: https://visionary-laboratory.github.io/Proxy-GS
AEGIR: 使用高斯泼溅法对室内逆渲染中的面光源进行建模
机构 * University of Tübingen（图宾根大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 提出AEGIR框架，在可重光照高斯泼溅表示中显式建模局部面光源，通过可微延迟渲染管线结合多重重要性采样与正则化，实现更一致的照明与材质分解，提升局部光照场景的重光照效果。
Comments Project page: https://darkgeekms.github.io/projects/aegir
SPFSplatV2: 基于稀疏视图的高效自监督无姿态3D高斯泼溅
机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院电气与电子工程系）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出SPFSplatV2，一种从稀疏多视图图像进行3D高斯泼溅的前馈框架，无需真实姿态，通过共享特征提取、掩码注意力机制和重投影损失实现高效姿态估计和新视图合成，在域内外均达到最先进性能。
SpectralSplats: 通过谱矩监督实现鲁棒的可微跟踪
机构 * Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； NVIDIA（英伟达）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出SpectralSplats框架，通过将优化目标从空间域转移到频率域，利用全局复正弦特征（谱矩）构建全局吸引域，解决3D高斯泼溅跟踪中因严重错位导致的梯度消失问题，并设计频率退火策略实现从全局凸性到精确空间对齐的平滑过渡。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://avigailco.github.io/SpectralSplats/
基于正则化分数蒸馏采样的鲁棒3D掩膜部分级编辑在3D高斯泼溅中的应用
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出RoMaP框架，通过3D几何感知标签预测生成鲁棒3D掩膜，并引入正则化SDS损失（含SLaMP编辑的L1锚点损失），实现精确且大幅度的局部3D高斯编辑。
Comments Accepted to ICCV 2025
基于物理的机器人交互的遮挡鲁棒多对象解耦
机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出一种无掩码方法，从稀疏遮挡视角实现无损多对象3D重建，通过MPM模拟实现物理合理的机器人交互，核心是利用联合SDS过程结合扩散先验实现对象解耦。
Comments 7 pages, 6 figures
通过广义矩方法配准4D毫米波雷达点云
机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医疗机器人研究院） ； Department of Statistics, Uppsala University（乌普萨拉大学统计系）
专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 针对4D雷达点云稀疏噪声导致配准困难的问题，提出基于广义矩方法的配准框架，无需显式点对应，在合成与真实数据集上精度和鲁棒性优于基准方法，甚至接近激光雷达方法。
NeuralBoneReg：一种用于多模态骨表面注册的实例特定无标签点云方法
机构 * Research in Orthopedic Computer Science, Balgrist University Hospital, University of Zurich（骨科计算机科学研究所，巴尔格里斯大学医院，苏黎世大学） ； AI Center, ETH Zurich（人工智能中心，苏黎世联邦理工学院）
专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出NeuralBoneReg，一种自监督的基于点云的骨表面注册框架，通过隐式神经无符号距离场和MLP注册模块实现多模态数据间的鲁棒对齐，在多个数据集上达到或超越现有方法。
从少到多：基于扩散学习器的原型扩展网络用于点云小样本语义分割
机构 * School of Mathematics and Computational Science, Xiangtan University（湘潭大学数学与计算科学学院） ； School of Automation and Electronics Information, Xiangtan University（湘潭大学自动化与电子信息学院） ； School of Automation, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化学院）
专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对小样本点云语义分割中原型容量小且与查询空间不对齐的问题，提出原型扩展网络（PENet），利用扩散模型的预训练条件编码器扩展原型，并通过推-拉机制对齐，在S3DIS和ScanNet数据集上取得最优性能。
G2P：面向边界感知3D分割的高斯到点属性对齐
机构 * Kyungpook National University（庆北国立大学） ； Korea Electronics Technology Institute（韩国电子技术研究院） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； Zhejiang University（浙江大学）
专题命中 点云 ：Gaussian Splatting(abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出G2P方法，通过将3D高斯泼溅的属性（如不透明度和尺度）传递到点云，解决几何特征无法区分外观相似物体的问题，实现边界感知的3D分割。
Comments Accepted to ECCV 2026. Camera-ready version
工业检测场景安全评估的多模态基准
机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Institute for Embodied Intelligence and Robotics, Tsinghua University（清华大学具身智能与机器人研究所） ； TetraBOT Intelligence Co., Ltd.（天博智能科技有限公司） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 针对工业现场多模态安全评估缺乏真实数据的问题，构建了首个包含真实机器人巡检数据、像素级标注和七种同步模态的基准数据集InspecSafe-V1，覆盖五个典型场景，支持多模态异常识别与安全评估。
Comments 14 pages, 6 figures, Accepted by Scientific Data
GeoNVS: 基于几何的视频扩散模型用于新视角合成
机构 * KAIST, South Korea（韩国科学技术院） ； Luma AI, USA（Luma AI（美国））
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出GeoNVS，通过高斯溅射特征适配器将扩散特征提升为3D高斯表示，增强几何保真度和相机可控性，在新视角合成任务上超越现有方法。
Comments The code will be available at https://sites.google.com/view/minjun-kang/geonvs-eccv26 (ECCV 2026)
URoPE: 在几何空间中实现通用的相对位置嵌入
机构 * Applied Intuition（应用直觉） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 URoPE扩展了RoPE，使模型能在不同视角或维度的几何空间中处理位置信息，适用于多任务如视图合成、3D检测等，提升模型在几何推理中的表现。
Comments Accepted by ECCV 2026. Code is available: https://urope-pe.github.io/
Arko-T: 面向文本到结构化3D生成的基础模型
机构 * Spatial Design Intelligence Lab, BitInf Ltd.（BitInf有限公司空间设计智能实验室） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； College of Computer and Information Engineering, Nanjing Tech University（南京工业大学计算机与信息工程学院）
专题命中 3D生成 ：3D generation(title)
AI总结 提出4B参数文本到设计模型Arko-T，通过设计状态对齐实现从自然语言到可编辑参数化CAD程序的生成，在12项指标中8项最优，成本仅为前沿模型的十分之一。
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