3D 视觉

SegFly: A Dataset and 2D-3D-2D Paradigm for Aerial RGB-Thermal Semantic Segmentation at Scale

SegFly：大规模航空RGB-热红外语义分割的数据集与2D-3D-2D范式

Markus Gross, Sai Bharadhwaj Matha, Rui Song, Viswanathan Muthuveerappan, Conrad Christoph, Julius Huber, Daniel Cremers

机构 * Fraunhofer Institute IVI（弗劳恩霍夫交通与基础设施系统研究所） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； MCML（慕尼黑机器学习中心） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Uni Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 针对航空RGB-T数据集规模小、标注成本高和对齐困难的问题，提出几何驱动的2D-3D-2D范式，通过少量RGB标注自动生成密集伪标签并实现跨模态对齐，构建含2万+RGB图像和1.5万+RGB-T对的SegFly基准，实验表明该范式有效提升分割性能。

Journal ref ECCV 2026

LSR-Net: Long-Short-Range Operator Learning for Pattern Dynamics on Manifolds

LSR-Net: 用于流形上模式动力学的长短程算子学习

Qian Serena Hou, Zecheng Gan

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 提出LSR-Net框架，通过分解长程（SOE近似傅里叶乘子）和短程算子，结合高斯网格化与FFT，高效学习平面、球面及一般流形上的模式动力学，在多个基准系统上精度和稳定性优于基线模型。

Comments 27 pages, 12 figures

PanoGrounder: Bridging 2D and 3D with Panoramic Scene Representations for VLM-based 3D Visual Grounding

PanoGrounder: 利用全景场景表示桥接2D和3D，实现基于VLM的3D视觉定位

Seongmin Jung, Seongho Choi, Gunwoo Jeon, Minsu Cho, Jongwoo Lim

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Robotics Lab, Hyundai Motor Company（现代汽车公司机器人实验室） ； Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（浦项科技大学） 纠错

专题命中 新视角合成 ：3D vision(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出PanoGrounder框架，通过多模态全景表示与预训练2D VLM结合，实现强泛化能力的3D视觉定位，在ScanRefer和Nr3D上取得最优结果。

Comments ECCV 2026

Interact3D: Compositional 3D Generation of Interactive Objects

Interact3D: 交互式物体的组合3D生成

Hui Shan, Keyang Luo, Ming Li, Sizhe Zheng, Yanwei Fu, Zhen Chen, Xiangru Huang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Adobe ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 3D生成 ：3D generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Interact3D框架，通过统一3D引导场景、两阶段组合流水线（全局到局部几何对齐和基于SDF的优化）以及闭环智能体修正策略，从单张图像生成物理合理的交互式3D组合物体，解决遮挡和空间关系保持问题。

Comments Accepted to ECCV 2026

Ink3D: Sculpting 3D Assets with Extremely Complex Textures via Video Generative Models

Ink3D: 通过视频生成模型雕刻具有极其复杂纹理的3D资产

Yue Han, Chong Li, Zhening Liu, Cong Huang, Fang Deng, Yong Liu, Fangyun Wei, Yan Lu

机构 * ZGCA & ZGCI（ZGCA 和 ZGCI） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

专题命中 3D生成 ：3D generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Ink3D框架，利用大规模视频生成模型合成复杂纹理，通过OrbitPainter生成密集轨道扫描视频，并用TextureOptimizer进行神经烘焙以生成一致纹理。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://yuehan99.github.io/Ink3D-TextureGen/

RoadBench: Benchmarking MLLMs on Fine-Grained Spatial Understanding and Reasoning under Urban Road Scenarios

RoadBench: 在城市道路场景下对多模态大语言模型进行细粒度空间理解与推理的基准测试

Jun Zhang, Xin Zhang, Jie Feng, Long Chen, Junhui Wang, Zhicheng Liu, Depeng Jin, Yong Li

机构 * Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（清华大学电子工程系、北京信息科学与技术国家研究中心） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 纠错

专题命中 空间理解 ：spatial understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对城市复杂场景中多模态大语言模型在细粒度空间理解与推理能力上的不足，提出RoadBench基准，包含8个任务、3040个测试用例，通过鸟瞰图和第一人称视角图像评估模型性能，揭示现有模型在此类任务上的显著缺陷。

Comments Accepted by ECCV 2026, the code and data are publicly available at: https://github.com/tsinghua-fib-lab/RoadBench

OmniView-Space: Reinforcing Spatial Reasoning via Multi-Perspective Spatial Mapping

OmniView-Space: 通过多视角空间映射增强空间推理

Xudong Li, Mengdan Zhang, Peixian Chen, Jiaxi Tan, Zihao Huang, Jingyuan Zheng, Yan Zhang, Xiawu Zheng, Xing Sun, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（厦门大学多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 SLAM与定位 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出OmniView-Space框架，通过多视角空间映射、工具引导的自我中心推理和认知图蒸馏，解决多模态大模型在多步空间推理中的参考框架动态重锚问题，在单/多图像基准上达到最优性能。