3D 视觉

WAT3R: Feedforward Underwater 3D Reconstruction

WAT3R：前馈水下三维重建

Jiayi Xu, Jiahao Lu, Ziqiang Zheng, Yihao Tan, Yaolong Zhu, Yuan Liu, Sai-Kit Yeung

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对水下光衰减等导致三维重建难的问题，提出WAT3R前馈框架，利用退化适应及轻量级神经适应模块，单次前向传播直接输出三维点图和相机姿态，实验证明其在多类三维重建任务中优于现有方法。

Future Rendering $\neq$ Future Surface: A Benchmark and Dataset for Dynamic Surface Reconstruction Beyond the Observed Window

未来渲染≠未来表面：超越观察窗口的动态表面重建基准和数据集

Yukun Shi, Minglun Gong

机构 * University of Guelph（圭尔夫大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对动态场景重建中未来表面重建缺乏标准基准的问题，引入FutureSurf基准和数据集，通过特定训练与评分方式评估方法，发现现有主干在受控运动及多个场景中有差距，且未来渲染质量与表面精度解耦。

Comments See https://github.com/Ricky-S/futuresurf

Axolotl3D: a Unified Framework for Faithful 3D Shape Completion

Axolotl3D：用于精确3D形状完成的统一框架

Anita Hu, Maria Shugrina

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 针对3D生成模型在多场景适用性有限及缺乏统一框架的问题，提出Axolotl3D模型，它基于多种模态条件设定，利用点云和相机参数，通过统一训练策略实现精确3D形状完成，实验验证其在多方面性能出色。

Comments Accepted to ECCV 2026

DAPM: UAV Monocular Depth Estimation from Any Height, Pitch, Roll and FOV

DAPM：从任意高度、俯仰、横滚和视场角进行无人机单目深度估计

Tong Ling, Wenhui Diao, Yingchao Feng, Hanbo Bi, Zhongyan Hou, Xian Sun

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT), Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院目标认知与应用技术重点实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对无人机单目深度估计在多样视角和大尺度深度分布下的难题，提出DAPM模型，通过建立视角定量表示，引入IGD和PQB模块，在UAPD数据集上实验，该模型在深度和相机姿态估计方面达最优性能。

LSRM: High-Fidelity Object-Centric Reconstruction via Scaled Context Windows

LSRM：通过扩展上下文窗口实现高保真对象中心重建

Zhengqin Li, Cheng Zhang, Jakob Engel, Zhao Dong

机构 * Meta Reality Labs Research（Meta现实实验室） 纠错

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

AI总结 LSRM通过扩展上下文窗口提升3D重建精度，采用高效粗到细流程和3D感知空间路由机制，实现高质量纹理和外观恢复，优于现有最先进方法。