3D 视觉

DreamSat-Pose: Spacecraft Pose Estimation from Single-View 3D Reconstructions and Learned 2D-3D Feature Matching

DreamSat-Pose：基于单视图3D重建和学习的2D-3D特征匹配的航天器姿态估计

Josiane Uwumukiza, Jocelyn Zhao, Giovanni Lavezzi, Giacomo Battaglia, Paolo Panicucci, Minduli C. Wijayatunga, Victor Rodriguez-Fernandez, Richard Linares

机构 * Wellesley College（韦尔斯利学院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Universidad Politécnica de Madrid（马德里理工大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对未知航天器对象，本文提出新框架，先利用冻结的DINOv3提取图像特征、动态图卷积神经网络编码器计算几何特征，再经双流变压器匹配器细化描述符，通过学习2D-3D对应关系估计姿态，在数据集上评估效果良好，泛化能力强。

DermDepth: Toward Monocular Metric Scale 3D Reconstruction Models for Dermatology

DermDepth：迈向用于皮肤病学的单目度量尺度3D重建模型

Héctor Carrión, Narges Norouzi

机构 * University of California, Santa Cruz（加利福尼亚大学圣克鲁兹分校） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对皮肤病学实践中常用2D方法的现状，提出DermDepth单视图度量尺度3D模型及D-Synth数据集，经实验训练和微调，能有效校正度量尺度误差，在多基准通用并与医学文献测量结果一致。

Comments Accepted at MICCAI 2026

CASA-SDF: Curriculum-Aware Spatial Adaptation with Curvature-Guided Density for Neural Implicit Surface Reconstruction

CASA-SDF：用于神经隐式曲面重建的基于曲率引导密度的课程感知空间自适应

Lei Yang, Weiqing Li, Zhiyong Su, Liang Xiao

机构 * School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Automation, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学自动化学院） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 针对室内场景几何异质性带来的高保真曲面重建挑战，提出CASA-SDF框架。通过混合空间自适应不确定性退火构建课程进行先验监督，利用曲率感知局部自适应密度转换增强薄结构表示，实验证明该方法提升了高频结构曲面完整性和细节恢复，且不影响平面稳定性。

Differentiable Polarized Path Tracing

可微偏振路径追踪

Pramod Rao, Jérémy Riviere, Xilong Zhou, Abhijeet Ghosh, Abhimitra Meka, Thabo Beeler, Marc Habermann, Christian Theobalt, Delio Vicini

机构 * Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息研究所） ； Saarland Informatics Campus（萨尔兰信息学园区） ； VIA Research Center（VIA研究中心） ； Google（谷歌） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究逆渲染问题，提出偏振感知的可微路径追踪方法，通过路径重放和局部缓存组合估计无偏梯度，能在复杂场景中高效稳定优化材质和光照参数，拓宽基于物理的逆渲染适用性。

Comments Accepted at ECCV 2026

VersaQ-3D: Architecture Support for Visual Geometry Grounded Transformers via Versatile Quantization

VersaQ-3D：通过通用量化对视觉几何基础变压器的架构支持

Yipu Zhang, Jintao Cheng, Xingyu Liu, Zeyu Li, Carol Jingyi Li, Jin Wu, Lin Jiang, Ceyu Xu, Yuan Xie, Jiang Xu, Wei Zhang

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)

AI总结 研究针对视觉几何基础变压器（VGGT）因参数规模大及量化困难限制设备部署的问题，提出VersaQ-3D算法-架构协同设计框架，算法上有无校准量化方法，架构上设计可重构加速器，实现低比特高精度及显著加速，能在边缘设备高效进行3D重建。