视觉与机器人
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
SpatialMosaic：一个多视角VLM数据集用于部分可见性
机构 * Seoul National University（首尔大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Kyung Hee University（庆熙大学） ； POSTECH（浦项科技大学）
专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出SpatialMosaic数据集，通过多视角图像生成2M问答对，引入SpatialMosaic-Bench基准测试，结合3D重建模型的混合框架提升空间推理能力。
Geo-ID: 测试时几何一致性用于跨视角一致本征分解
专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出Geo-ID框架，利用稀疏几何对应关系在测试时耦合单视角本征预测，实现跨视角一致分解，无需重训练或逆渲染。
Comments Accepted to ECCV 2026. Camera-ready version
OSCAR: 基于占用率的声学神经隐式表示形状补全
机构 * Chair for Computer Aided Medical Procedures (CAMP) Technical University of Munich（慕尼黑工业大学计算机辅助医疗程序教席（CAMP）） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心（MCML）） ； Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI (relAI)（康拉德·楚泽可靠人工智能卓越学校（relAI））
专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出基于占用率的形状补全方法，利用声学神经隐式表示从部分超声观测中重建完整3D解剖结构，无需标签，在HD95指标上优于现有方法80%。
SkipGS: 用于高效3DGS训练的后致密化反向跳过
机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title,title_cn)；NeRF(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对3DGS训练后致密化阶段反向传播冗余问题，提出视图自适应反向门控机制SkipGS，通过跳过损失稳定的视图反向传播，在保持重建质量的同时减少42%后致密化时间，端到端训练加速23.1%。
Comments Code is available at https://github.com/ASU-ESIC-FAN-Lab/SkipGS
FreeTimeGS++：动态高斯泼溅的秘密及其原理
机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； POSTECH
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文通过建立控制基线FreeTimeGS_ours，系统分析4D高斯泼溅框架中的隐藏因素，揭示高斯持续时间驱动的时态分区和光度保真度与时空一致性之间的差异等关键秘密，并提出FreeTimeGS++方法，采用门控边缘化和神经速度场实现更稳定的动态表示。
Comments Project page: https://yklcs.com/ftgspp
KGS-GCN: 基于运动学驱动的高斯泼溅与概率拓扑的骨架动作识别
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出KGS-GCN，通过运动学驱动的高斯泼溅模块将稀疏骨架序列渲染为多视角连续热图，并利用概率拓扑策略构建自适应先验邻接矩阵，以轻量级参数实现高效动作识别。
2DGH: 二维高斯-埃尔米特泼溅用于高质量渲染和更好的几何特征
机构 * Department of Physics, Tsinghua University（清华大学物理系） ； School of Software and BNRist, Tsinghua University（清华大学软件学院与北京信息科学与技术国家研究中心）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3D reconstruction(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 提出高斯-埃尔米特核作为新基元，增强各向异性和变形能力，在几何重建和新视角合成上优于传统高斯泼溅。
Comments 12 pages, 11 figures
Journal ref IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 32, no. 2, pp. 1513-1524, Feb. 2026
基于扰动高斯集成的主动视角选择用于层析重建
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对稀疏视角CT重建中视角选择问题，提出扰动高斯集成框架，通过不确定性建模和密度引导扰动选择最优视角，有效消除几何伪影。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://perturbed-gaussian-ensemble.cvmlgroup.web.illinois.edu/
GaussianGPT：迈向自回归3D高斯场景生成
机构 * Technical University of Munich, Germany（德国慕尼黑工业大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：3D generation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出GaussianGPT，一种基于Transformer的自回归模型，通过逐词预测生成3D高斯分布，实现可控的3D场景生成，支持逐步构建场景并支持完成、外推等操作。
Comments Project page: https://nicolasvonluetzow.github.io/GaussianGPT/ - Project video: https://youtu.be/zVnMHkFzHDg - Accepted at ECCV 2026
QuadLink: 通过点关系学习的自回归四边形主导网格生成
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tencent VISVISE（腾讯VISVISE） ； Peking University（北京大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 提出QuadLink框架，通过将点云链接成结构化面片，以自回归方式生成各向异性的四边形主导网格，实现高几何保真度和拓扑质量。
可解释性感知的视锥攻击：揭示基于LiDAR的3D目标检测器中的结构脆弱性
机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出可解释性引导的对抗分析方法，通过SALL方法生成通用显著性图，并设计EFA攻击，仅扰动最关键的视锥区域，在KITTI和nuScenes上使检测召回率下降超15个百分点，同时减少25-50%的扰动视锥数。
Comments European Conference on Computer Vision (ECCV), September 2026
EgoSim：用于具身交互生成的视角世界模拟器
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 EgoSim通过建模可更新的世界状态，解决现有视角模拟器在3D grounding和动态更新上的不足，生成空间一致的交互视频并支持跨具身迁移。
Comments Project Page: egosimulator.github.io
SegFly：大规模航空RGB-热红外语义分割的数据集与2D-3D-2D范式
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）
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
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
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）
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: 交互式物体的组合3D生成
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）
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
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
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）
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
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈