视觉与机器人
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
SwiftGS: 基于事件的先验知识用于即时卫星表面恢复
机构 * University of Macau（澳门大学） ； Juntendo University（顺天堂大学） ； Tongji University（同济大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Juniata College（朱尼亚塔学院）
专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 SwiftGS通过元学习方法实现单次前向传递的3D重建，结合几何-辐射解耦的高斯基元和轻量SDF，降低单场景优化成本，实现高效准确的数字表面模型重建和视图一致渲染。
Comments 23 pages, 6 figures
ATSplat：具有自适应令牌扩展的紧凑型前馈3D高斯点渲染
机构 * Yonsei University（延世大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对现有前馈3DGS方法不足，提出ATSplat框架。通过自适应3D令牌恢复自适应分配能力，先提升深度等形成场景支架，再回归高斯并解耦放置，还用模块预测不确定性分数并扩展令牌。实验表明其实现高质量渲染且减少高斯数量，提升效率。
Comments Project page is at: https://join16.github.io/page-atsplat
针对移动物体的3D高斯散射用于高保真的街道场景重建
机构 * Ontario Knowledge Intelligence Centre, Canada（加拿大安大略知识智能中心） ； Canadian Institute of Interscience, Canada（加拿大跨学科科学研究所） ； DeepCox Intelligence, Canada（加拿大DeepCox智能科技公司）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；3DGS(abstract,abstract_cn)；3D reconstruction(abstract)；point cloud(abstract)
AI总结 本文提出了一种新的3D高斯点分布方法，通过自适应透明机制消除移动物体并保留高保真静态场景细节，结合迭代优化提升几何精度和纹理表现。
Comments arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to unverifiable authorship and affiliation
InnerGS: 通过因子化3D高斯喷射实现内部场景重建与分割
机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Sichuan University（四川大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 InnerGS通过因子化3D高斯喷射实现内部场景的高效重建与文本引导分割
Diff2DGS: 通过2D高斯点散布实现遮挡手术场景的可靠重建
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR、cs.RO
AI总结 Diff2DGS通过两阶段框架提升遮挡手术场景的3D重建精度，结合扩散模型和可学习变形模型，实现更准确的几何和外观重建。
Comments This work has been accpeted by the IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)
DAV-GSWT：基于扩散优先的主动视角采样用于数据高效的高斯溅射瓦片
机构 * University of Macau（澳门大学） ； Juntendo University（立命馆大学） ； Tongji University（同济大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Liverpool（利物浦大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出DAV-GSWT框架，利用扩散先验和主动视角采样，从少量输入观测合成高保真高斯溅射瓦片，减少数据需求并保持视觉质量和交互性能。
Comments 16 pages, 7 figures
SONG：用于基准测试社会导航的逼真3D高斯模拟平台
机构 * School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 研究针对社会导航模拟平台不足的问题，介绍了基于3D高斯点云渲染的SONG平台，利用其进行场景和化身表示等，还策划了SONG-Bench及评估套件，通过评估发现相关问题，证明微调数据可提高现实环境成功率，为研究提供测试平台。
内在与三角剖分无关的注意力：一种用于网格学习的简单而强大的方法
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 该研究为三角形网格学习提出内在与三角剖分无关的注意力机制，通过基于几何处理原理修改注意力机制，用内在网络创建相关量并经有限元离散化设计运行机制，实验表明该方法在多个任务上超当前最优水平。
用于视觉-语言-动作模型的SAM3D引导的以对象为中心的表示对齐
机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Infiforce（英飞拓）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对视觉-语言-动作模型缺乏目标对象细粒度3D理解的问题，提出以对象为中心的3D表示对齐框架，利用SAM3D提供3D先验，经定位、生成掩码、提取表示等步骤与视觉特征对齐，实验证明其可提升模型性能，尤其在长时操纵场景有效。
Comments 8 pages, 4 figures
端到端3D时空感知与多模态融合及V2X协作
机构 * National Center for Materials Service Safety（材料服务安全国家中心） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 XET-V2X通过多模态融合与V2X协作，实现端到端3D时空感知，提升复杂交通场景下的检测与跟踪性能。
Comments 21 pages, 10 figures
Journal ref IEEE Internet of Things Journal, vol. 13, no. 15, pp. 33456-33475, 1 Aug.1, 2026
A2D2：奥迪自动驾驶数据集
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 为加速机器学习等领域研究，发布奥迪自动驾驶数据集A2D2，含同步图像与3D点云等，有多种注释，传感器全方位覆盖，数据经同步配准，还提供大量未标注序列，按许可可商业使用，数据等信息可在指定网址获取。
Comments https://a2d2-dataset.github.io/
用于诊断软等变性的生成器对齐表示接口
机构 * Tongji University（同济大学）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)
AI总结 研究针对精确等变架构复用复杂的问题，提出生成器对齐表示接口GARI，通过特定原则和残差形式化行为，实例化为GARI-Net，经实验验证其能支持变换一致性和泛化，为硬等变架构提供可移植诊断补充。
多点热带松弛与蒙日 - 安培方程
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)
AI总结 研究平面亚历山德罗夫蒙日 - 安培方程，构建关联驱动的热带逼近，通过结合多种方法，得到\(N^{-1/2}F_N\)的收敛性、曲率估计等结果，还包括随机点云极限、协方差及对角线相关结论。
Comments 62 pages, 3 figures
GeoAnchor：通过潜在分解进行协作推理以实现3D空间理解
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xingchen AGI Lab, China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd（星辰通用人工智能实验室，中国电信人工智能技术（北京）有限公司） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
专题命中 空间理解 ：spatial understanding(title)；分类 cs.CV
AI总结 针对从2D图像理解3D空间关系的挑战，提出GeoAnchor框架，通过分解3D空间信息为互补组件并结合协作训练策略，实现动态可解释推理，在复杂3D推理任务中优于现有技术。
Comments Accepted by ACM MM 2026
推进前填充：能力差距驱动的场景专用遥感多模态大语言模型的训练后处理
专题命中 空间理解 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对地球观测应用中遥感多模态大语言模型因高质量数据稀缺和能力覆盖不完整难以实现细粒度场景专业化的问题，提出能力差距驱动的推进前填充（FBA）方法，经实验验证其效果优于其他方法，提升了模型在相关基准上的表现。
通过空间基础合成世界实现机器人的具身认知
专题命中 空间理解 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 提出训练视觉语言模型执行视觉视角采择的概念框架，引入合成数据集用于空间推理任务监督学习，专注推断Z轴距离，数据集公开，为具身人工智能系统空间理解奠基。
Comments Accepted to: Intelligent Autonomous Systems (IAS) 2025 as Late Breaking Report
机构 * Institute for Photogrammetry（摄影测量研究所） ； Geoinformatics, University of Stuttgart, Germany（地理信息学，斯图加特大学，德国）
专题命中 SLAM与定位 ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
Journal ref ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, X-2-2024
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