3D 视觉

Point-Selection Fine-Tuning Framework for Robust Point Cloud Classification

用于鲁棒点云分类的点选择微调框架

Da Li, Chang Ma, Dongfu Yin

机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Shenzhen)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

AI总结 研究针对噪声和损坏点降低点云识别性能的问题，提出PSFT点选择微调框架，通过估计点影响、生成提示令牌、附加特征过滤器等操作，在保持参数高效的同时提高鲁棒性，实验证明其有效性。

SemICP: Semantic Non-Rigid Point Cloud Registration with Elastic Energy Regularization

SemICP：基于弹性能量正则化的语义非刚性点云配准

Wanwen Chen, Qi Zeng, Carson Studders, Zongze Li, Jamie J. Y. Kwon, Tara Kemper, Emily H. T. Pang, Eitan Prisman, Septimiu E. Salcudean

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of British Columbia（电气与计算机工程系，不列颠哥伦比亚大学） ； Faculty of Medicine, University of British Columbia（医学院，不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 研究针对计算机辅助干预中点云配准问题，提出SemICP框架，结合语义信息点匹配与变形正则化，经多数据集测试，相比其他方法降低多种距离误差，结合AI分割后为多模态配准提供有效管道。

From Dark Matter to Galaxies: Halo-Free Mock Generation via Conditional Point-Cloud Diffusion

从暗物质到星系：通过条件点云扩散生成无晕模拟

Kana Moriwaki, Ken Osato, Naoki Yoshida

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 研究提出基于扩散的生成模型，以暗物质密度场为输入生成含位置和物理性质的星系点云。在IllustrisTNG模拟目录上训练，能再现星系与暗物质场关系及多种分布，还可绕过晕发现，为相关实验提供实用引擎及新推断途径。

Comments 9 pages, 9 figures, submitted to MNRAS

Streaming Sliced Optimal Transport

流式切片最优传输

Khai Nguyen

机构 * Department of Statistics（统计系） ； Data Sciences, University of Texas at Austin, USA（数据科学系，德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 本文提出流式切片最优传输（Stream-SW）方法，通过流式估计一维Wasserstein距离来提升计算效率，适用于样本流中的切片最优传输估计，具有低内存复杂度和理论误差保证。

Comments Accepted to ICML 2026, 21 pages, 8 figures, 7 tables