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视觉与机器人

3D 视觉

三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。

2026-07-20 至 2026-07-20 共收录 4 信号源:cs.CV, cs.GR, cs.RO

1. Gaussian Splatting 4 篇

2607.15542 2026-07-20 cs.CV cs.RO 新提交 89%

ImprovedVBGS: Real-time Continual Variational Bayes Gaussian Splatting

改进的 VBGS:实时连续变分贝叶斯高斯点云融合

Damani Mguni-Coker

专题命中 Gaussian Splatting :NeRF(summary_cn,abstract);Gaussian Splatting(title,abstract);分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 针对实时重建需求,改进的 VBGS 框架通过空间截断变分推理和改进重新分配,加速连续重建。在 NeRF 合成数据集上,RTX 3070 Ti 实现平均每帧延迟大幅降低,加速 1680 倍,且保持重建质量。

Comments 5 pages, 4 figure. Technical Report. This work introduces ImprovedVBGS, accelerated continual learning for 3D Gaussian Splatting based Reconstruction. Code available at [https://github.com/damanimc/ImprovedVBGS](https://github.com/damanimc/ImprovedVBGS)

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2607.15536 2026-07-20 cs.CV cs.LG 新提交 85%

E3DGS: Unified Geometric-Photometric Equivariance for 3D Gaussian Splatting via Color-as-Geometry Embedding

E3DGS:通过颜色作为几何嵌入实现3D高斯点云的统一几何-光度等变性

Chankyo Kim, Maani Ghaffari

机构 * University of Michigan(密歇根大学)

专题命中 Gaussian Splatting :Gaussian Splatting(title,abstract);3DGS(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV

AI总结 研究针对3D高斯点云构建等变架构的表示瓶颈问题,提出基于表示理论的统一解决方案,通过将光度学与几何张量同构等方法,引入统一矩阵嵌入,构建E3DGS架构,提升了相机帧变化下的鲁棒性和数据效率。

Comments 31 pages, 7 figures, 5 tables

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2607.15806 2026-07-20 cs.CV 新提交 57%

HybridSim: A Physics-Learning Hybrid Digital Twin for mmWave Human Sensing

HybridSim:用于毫米波人体感知的物理学习混合数字孪生

Weitao Xiong, Tianyu Liu, Peng Li, Kok Chung Chua, Toa Chean Khim, Pu Wang, Hongfei Xue

机构 * Xiamen University Malaysia(厦门大学马来西亚分校) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) University of North Carolina at Charlotte(北卡罗来纳大学夏洛特分校)

专题命中 Gaussian Splatting :Gaussian Splatting(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究针对毫米波雷达信号模拟成本高问题,提出HybridSim混合模拟器,用三平面和图卷积网络等提取人体特征、稳定优化,通过逆渲染等建模信号路径,实验显示其能有效增强特定地点数据,提升人体感知任务表现。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://weitao-xiong.github.io/HybridSim/

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2607.13154 2026-07-20 cs.RO 版本更新 57%

Worlds in One Demo: A Synthetic Data Engine for Learning Open-World Mobile Manipulation

世界合一演示:用于学习开放世界移动操作的合成数据引擎

Lingxiao Guo, Huanyu Li, Guanya Shi

专题命中 Gaussian Splatting :Gaussian Splatting(abstract);分类 cs.RO

AI总结 研究如何通过合成数据引擎WANDA从单个演示学习开放世界移动操作策略,利用重建背景、重排交互片段、校正状态扩展等方法,实现长期鲁棒性、空间泛化和跨环境泛化,还支持跨实体数据生成。

Comments Project website: https://wanda.lecar-lab.org/

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