3D 视觉

Assessing the Operational Impact of Poisoning Attacks over Augmented 3D Point Cloud Public Datasets for Connected and Autonomous Vehicles

评估针对联网和自动驾驶车辆的增强型3D点云公共数据集的中毒攻击的操作影响

Marwan Lazrag, Badis Hammi, Lorena Gonzalez-Manzano, Joaquin Garcia-Alfaro

机构 * SAMOVAR, Télécom SudParis, Institut Polytechnique de Paris（SAMOVAR， Télécom SudParis， Institut Polytechnique de Paris） ； Universidad Carlos III de Madrid 纠错

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

AI总结 探讨针对联网和自动驾驶车辆增强型3D点云公共数据集的中毒攻击影响，以生成对抗网络技术为例评估增强中毒数据集效果，验证中毒能规避增强技术净化特性及在增强数据集上的传播与干扰，且实验材料公开。

Comments Accepted for presentation at SECRYPT 2026

NumGrad-Pull: Numerical Gradient Guided Tri-plane Representation for Surface Reconstruction from Point Clouds

NumGrad-Pull：用于从点云进行表面重建的数值梯度引导三平面表示

Ruikai Cui, Binzhu Xie, Shi Qiu, Jiawei Liu, Saeed Anwar, Nick Barnes

机构 * School of Computing, The Australian National University（澳大利亚国立大学计算机学院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science & Software Engineering, the University of Western Australia（西澳大学计算机科学与软件工程系） 纠错

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

AI总结 本文针对从点云重建连续曲面的挑战，提出NumGrad-Pull方法，利用三平面结构、数值梯度、渐进平面扩展和数据采样策略，集成到统一框架，有效应对学习SDF的局部性和稀疏性问题，实验验证了方法的有效性和鲁棒性。

Comments Accepted in IEEE TVCG

Point as Skeleton: Accumulated Point Cloud Enhanced Autoregressive Generation for Closed-Loop Autonomous Driving Simulation

点作为骨架：累积点云增强自回归生成用于闭环自动驾驶模拟

Songbur Wong, Xiaosong Jia, Junqi You, Bo Zhang, Pei Xu, Renqiu Xia, Yuping Qiu, Shaofeng Zhang, Zelin Zhao, Xuechao Yan, Yuchen Zhou, Yurui Chen, Wen Guo, Hang Xu, Junchi Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银望智能科技有限公司） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(title)；分类 cs.CV

AI总结 针对自动驾驶模拟难题，提出“点作为骨架”框架，通过自回归生成器结合多种条件合成视频，引入Reset-and-Roll支持闭环，用点云骨架稳定误差，实现基于nuPlan的闭环生成接口，实验证明其提升了闭环自回归生成质量。

Partial Symmetry Detection for 3D Geometry using Contrastive Learning with Geodesic Point Cloud Patches

使用测地线点云补丁对比学习进行3D几何的部分对称检测

Gregor Kobsik, Isaak Lim, Leif Kobbelt

机构 * Visual Computing Institute, RWTH Aachen University（视觉计算研究所，亚琛工业大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(title)；分类 cs.CV

AI总结 研究3D几何中部分对称检测难题，提出自监督对比学习框架SymCL，通过映射局部测地线补丁到欧几里得群不变潜在空间，将对称检测转化为基于密度的聚类问题，能同时发现多实例对称关系，在新基准上定量评估并展示泛化能力。

Comments 8 pages, 8 figures

Lift3D-VLA: Lifting VLA Models to 3D Geometry and Dynamics-Aware Manipulation

Lift3D-VLA：将VLA模型提升到3D几何和动力学感知操纵

Jiaming Liu, Qingpo Wuwu, Nuowei Han, Hao Chen, Zhuoyang Liu, Fan Fei, Yueru Jia, Chenyang Gu, Yandong Guo, Boxin Shi, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； CUHK（香港中文大学） ； AI² Robotics（智平方科技） 纠错

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

AI总结 研究针对VLA模型在物理环境操纵中几何理解和空间推理不足的问题，提出Lift3D-VLA框架。通过增强2D模型提升策略、GC-MAE自监督框架及分层时间动作建模，提升模型3D几何和动力学感知能力，在模拟和现实任务中取得更好效果。

Comments 14 pages, 7 figures. Project website: https://lift3dvla.github.io/

NegROI: Click-Centric Uncertainty-Guided Refinement with Scene-Conditioned Negative Prompts for Robust Interactive 3D Segmentation

NegROI：基于场景条件负提示的以点击为中心的不确定性引导细化用于稳健交互式3D分割

Shuheng Zhang, Feng Wu

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 研究针对交互式3D分割中粗体素分辨率及背景误报问题，提出NegROI框架，结合点击中心多分辨率细化与场景条件负提示，通过不确定性驱动选择性细化、负提示建模及边界感知硬负挖掘，提升点击效率、减少误报并增强跨数据集鲁棒性。

Ground3D-LMM: Fine-Grained 3D Point Grounding and Spatial Reasoning with LMM

Ground3D-LMM：基于LMM的细粒度3D点接地与空间推理

Amol Harsh, Zongyan Han, Jean Lahoud, Ye Liu, Rao Muhammad Anwer, Hisham Cholakkal, Salman Khan, Fahad Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Linköping University（林雪平大学） 纠错

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

AI总结 研究3D环境自然语言查询的可操作性问题，提出Ground3D-LMM统一模型，以点云等为输入，支持3D空间对话，能给出基于点的响应和度量数值输出，通过定义新任务、引入数据集验证，为3D对话理解提供强大基线。

Comments ECCV 2026

Procedural Volumetric Modeling of Plant Branching Structures for Finite Element Analysis

用于有限元分析的植物分支结构的过程性体素建模

Ajith Moola, Prashant Kumar Gupta, Baskar Ganapathysubramanian, Aishwarya Pawar

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

AI总结 针对精准农业等领域对植物建模的需求，提出自动体素过程性建模框架，能从输入骨架或点云生成适合有限元分析的六面体网格，经多步骤操作实现，在多植物数据集验证，还支持动态网格生成模拟植物生长。

Comments 31 pages, 15 figures

FUSE: A Flow-based Mapping Between Shapes

FUSE：一种基于流的形状间映射

Lorenzo Olearo, Giulio Viganò, Daniele Baieri, Filippo Maggioli, Simone Melzi

机构 * University of Milano-Bicocca（米兰-布西卡大学） ； University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute（拉马尔研究所） ； Pegaso University（佩加索大学） 纠错

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

AI总结 研究3D形状间映射，基于流匹配模型提出新型神经表示，计算高效，支持跨表示形状匹配，无需大规模训练等。通过特定流映射和嵌入编码形状，在多种形状匹配任务及其他任务如UV映射、人体点云扫描配准中表现出色。

Comments 11 pages, 9 figures. Accepted for publication at ECCV 2026