3D 视觉

Splat-based 3D Scene Reconstruction with Extreme Motion-blur

基于体素的极端运动模糊3D场景重建

Hyeonjoong Jang, Dongyoung Choi, Donggun Kim, Woohyun Kang, Min H. Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； HYPERGRAM（超图） 纠错

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

AI总结 研究针对低光照下RGB-D输入的极端运动模糊问题，提出结合高斯体素框架的相机姿态估计与图像去模糊方法，通过对齐帧、调整高斯位置等步骤，提升3D重建质量，优于现有方法，有广泛应用意义。

Journal ref Proceedings of IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 2025

Motion-aware Event Suppression for Event Cameras

面向事件相机的运动感知事件抑制

Roberto Pellerito, Nico Messikommer, Giovanni Cioffi, Marco Cannici, Davide Scaramuzza

机构 * Robotics and Perception Group, University of Zurich, Switzerland（苏黎世大学机器人与感知组，瑞士） 纠错

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

AI总结 提出首个运动感知事件抑制框架，通过联合分割当前事件流中的独立运动物体并预测其未来运动，实现动态事件的预期抑制，在EVIMO基准上分割精度提升67%，推理速度提高53%。

Comments Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

Autoregressive B-Rep Shape Generation with Parametric Surfaces

基于参数曲面的自回归 B-Rep 形状生成

Dafei Qin, Rui Xu, Zeyu Shen, Kaichun Qiao, Hongyang Lin, Qixuan Zhang, Huaijin Pi, Lan Xu, Jingyi Yu, Wenping Wang, Taku Komura

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Deemos Technology Co., Ltd.（迪莫斯科技有限公司） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） 纠错

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

AI总结 研究提出 ParaCAD 自回归框架，用于点云条件 B-Rep 生成，直接在原生参数曲面上运行，通过以曲面为中心的令牌化编码面信息，先生成参数曲面再构建 B-Rep，实验证明其在多方面优于基于点的基线。

A Synthetic 3D Gear Dataset for Manufacturing Quality Inspection (MFGNet-Gear)

用于制造质量检测的合成3D齿轮数据集（MFGNet-Gear）

Ruo-Syuan Mei, Chenhui Shao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 研究针对智能制造中基于深度学习的零件质量检测数据难题，提出构建MFGNet-Gear合成3D数据集，通过参数化生成齿轮几何形状与缺陷，涵盖多种设计和质量等级，提供标注数据，助力相关检测、学习及基准测试，推动3D计量学发展。

GAP-MLLM: Geometry-Aligned Pre-training for Activating 3D Spatial Perception in Multimodal Large Language Models

GAP-MLLM：几何对齐预训练以激活多模态大语言模型中的3D空间感知

Jiaxin Zhang, Junjun Jiang, Haijie Li, Youyu Chen, Kui Jiang, Dave Zhenyu Chen

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 本文提出GAP-MLLM，通过几何对齐预训练激活多模态大语言模型中的3D空间感知，改进了传统方法在3D空间感知上的不足。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://gapmllm.github.io/