3D 视觉

Learning to Tessellate: Point Cloud Generation via Recursive Spectral Partitioning

学习镶嵌：通过递归谱划分生成点云

Monan Sun, Bangzhen Liu, Huaidong Zhang, Shengfeng He

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出自回归框架PointRSP，通过拓扑保留的递归谱划分实现点云生成，引入拓扑感知划分自编码器与双流级联生成器，在生成质量、多样性及复杂3D拓扑泛化上达最优性能。

Comments Accepted by ECCV2026, project page: https://huggingface.co/Mo-nan/PointRSP

Two Steps Are All You Need: Efficient 3D Point Cloud Anomaly Detection with Consistency Models

两步即可：基于一致性模型的高效3D点云异常检测

Pranav A, Shashank B, Pranav Siddappa, Dominik Seuss, Minal Moharir, Subramanya KN

机构 * R.V. College of Engineering（R.V. 工程学院） ； Technical University of Applied Sciences Würzburg-Schweinfurt（Würzburg-Schweinfurt 应用科学大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于一致性学习的重建异常检测方法，通过简化推理过程提升效率，实现低延迟的3D点云异常检测，适用于资源受限设备。

Comments Accepted to CVPR 2026, at the 9th Workshop on Efficient Deep Learning for Computer Vision (ECV). To be published in the IEEE/CVF CVPR 2026 Workshop Proceedings

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026, pp. 3479-3487

Error-bounded Point Cloud Compression Using Truncated Octahedron Quantization

基于截角八面体量化的误差受限点云压缩

Youyuan Liu, Longtao Zhang, Ruoyu Li, Bo Jiang, Taolue Yang, Kai Zhao, Sheng Di, Eduard Dragut, Sian Jin

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 针对现有点云压缩技术不适用于密集科学数据的问题，提出基于截角八面体量化的XnYZip压缩器，可提升压缩比与处理速度，降低存储开销。

Comments accepted by VLDB 2026

Sen-Cap: Sensor-Flexible and Noise-Resilient Human Motion Capture via LiDAR-Camera Integration

Sen-Cap：基于激光雷达-相机融合的传感器灵活且抗噪的人体运动捕捉框架

Aoru Xue, Yujing Sun, Yiming Ren, Kwok-Yan Lam, Mao Ye, Yuexin Ma

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Digital Trust Centre, Nanyang Technological University（南洋理工大学数字信托中心） 纠错

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

AI总结 Sen-Cap是一种无需传感器间校准的激光雷达-相机融合人体运动捕捉框架，通过跨传感器运动估计器与抗噪轨迹跟踪器实现灵活部署与强鲁棒性，在多数据集上达最优性能，适用于真实场景。

Comments 16 pages, 8 figures, 4 tables. Accepted at ECCV 2026. Aoru Xue and Yujing Sun contributed equally. Yuexin Ma is the corresponding author

PromptPath: Prompt-Adaptive Computational Pathways for In-Context Learning

PromptPath：用于上下文学习的提示自适应计算路径

Hangrui Zhang, Feifei Shao, Yawei Luo, Ping Liu, Jiaxiang Liu, Zuoqi Tang, Zhao Wang, Hongwei Wang, Jun Xiao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Nevada, Reno（内华达大学雷诺分校） ； Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东省智能科学与技术研究院） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有ICL方法的浅层任务适配问题，提出PromptPath框架，通过提示驱动的路由机制动态重构模型计算，在视觉识别基准上性能优于现有ICL基线且泛化能力强。

VGER: Voxel-Guided Global Event Ranking for Event Cloud Attribution

VGER：体素引导的全局事件排序，用于事件云归因

Youxin Jiang, Baoheng Fu, Hongwei Ren, Xiangqian Wu

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

AI总结 针对事件云归因的点级显著性方法忽略事件时空结构的局限，提出无训练框架VGER，结合梯度与扰动证据实现事件级归因，在9种设置下均优于基线方法。

Proteus: A Truncation-Robust Entropy Model for Progressive LiDAR Compression

Proteus：适用于渐进式激光雷达压缩的抗截断熵模型

Yihan Qiu, Xiaodong Lin, Baoquan Zhao, Hailong Jiao, Ge Li

机构 * Peking University（北京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 提出名为Proteus的激光雷达压缩编解码器，通过解耦编码实现抗70%比特流截断，在理想信道下优于G-PCC、Draco等标准及Unicorn，可用于安全关键感知场景。

Assistant Placement Aria: A Benchmark for Egocentric Placement Assistance

助手放置基准Aria：面向以自我为中心的放置辅助任务的基准

Amir Belder, Gonçalo Dias Pais, Refael Vivanti, Omri Carmi, Daniel DeTone, Oren Shrout, Ido Gattegno, Ayellet Tal

机构 * Reality Labs, Meta inc.（Meta公司现实实验室） ； Technion, institute of technology（以色列理工学院） ； Sensei 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出首个虚拟放置基准Assistant Placement Aria，涵盖三类以人为中心的放置任务，在基准上评估了多个基础模型，推动虚拟放置领域研究。

SARe: Structure-Aware Generative 3D Fragment Reassembly

SARe: 基于结构的大规模3D碎片重组

Hanze Jia, Chunshi Wang, Yuxiao Yang, Zhonghua Jiang, Yawei Luo, Shuainan Ye, Tan Tang

机构 * State Key Lab of CAD\&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与计算机图形学国家重点实验室） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； Laboratory of Art and Archaeology Image, Zhejiang University（浙江大学艺术与考古图像实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出SARe框架，通过生成式方法解决大规模3D碎片重组问题，通过显式接触建模提高接触推理的稳定性与一致性，实验证明在碎片数量增加时具有更优的性能。

Comments 9 pages, 5 figures

PatchAlign3D: Local Feature Alignment for Dense 3D Shape Understanding

PatchAlign3D: 本地特征对齐用于密集3D形状理解

Souhail Hadgi, Bingchen Gong, Ramana Sundararaman, Emery Pierson, Lei Li, Peter Wonka, Maks Ovsjanikov

机构 * École polytechnique（巴黎政治学院） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； KAUST（王国立阿联酋科技大学） 纠错

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

AI总结 PatchAlign3D通过点云直接生成语言对齐的片段特征，实现高效零样本3D部分分割，优于传统渲染方法。

Comments CVPR 2026. Project website: https://souhail-hadgi.github.io/patchalign3dsite/

3D-CovDiffusion: 3D-Aware Diffusion Policy for Coverage Path Planning

3D-CovDiffusion：面向覆盖路径规划的三维感知扩散策略

Chenyuan Chen, Haoran Ding, Ran Ding, Tianyu Liu, Zewen He, Anqing Duan, Yoshihiko Nakamura

机构 * IEEE 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出 3D-CovDiffusion，将覆盖路径规划转化为条件序列生成问题，采用几何条件扩散框架从三维点云合成轨迹，相比基线方法在轨迹平滑度、覆盖率等指标上实现显著提升。

Parameter-Efficient CLIP Adaptation for 3D Understanding via Unified Tokenization

用于3D理解的参数高效CLIP适配：通过统一分词实现

Guofeng Mei, Qinfeng Xiao, Bin Ren, Luigi Riz, Juan Liu, Xiaoshui Huang, Xu Zheng, Nicu Sebe, Ming-Hsuan Yang, Fabio Poiesi

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·科塞拉基金会） ； University of Trento（特伦托大学） ； University of Pisa（比萨大学） ； Beijing Forestry University（北京林业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科技大学） ； Shandong University（山东大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出参数高效框架UTok3D，通过学习尺度归一化3D分词器，实现冻结CLIP视觉主干在无标注情况下对不同尺度点云的复用，完成3D分割任务。

Comments 14 pages, tokenizer

Multimodal Embeddings for 3D Similarity Search in Semantic Web-of-Things Digital-Twin Platforms

面向语义物联网数字孪生平台中三维相似度搜索的多模态嵌入

Oussama Zaid, Romaric Gaudel, Hassan Thomas, Maria Massri, Philippe Raipin-Parv{é}dy

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 本文针对语义物联网数字孪生平台缺乏三维相似度搜索能力的问题，提出多模态嵌入框架，在Thing'in平台实现后经S3DIS验证，可支持混合本体-向量查询，满足相关领域的三维相似度搜索需求。

Journal ref 4th International Workshop on the Semantic WEb of EveryThing (SWEET 2026), co-located with ICWE 2026, Jun 2026, Lyon, France

Geometric Generalization of Neural Operators from a Kernel Integral Perspective

从核积分视角看神经算子的几何泛化

Mingyu Han, Daniel Zhengyu Huang, Yuhan Wang, Yanshu Zhang, Jiayi Zhou

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 本文提出一种基于核积分视角的多尺度神经算子，用于解决变量几何下的神经算子泛化问题，并提供理论保证和实验验证。

Comments 37 pages, 6 figures

Quantum Semantic Communication Beyond the Shannon-Wyner Channel Capacity

Min Wang, Gui-Fa Zhu, Guo-Fei Long, Jianxing Guo, Yu-Chen Liu, Dong Pan, Li-Ping Nong, Gui-Lu Long

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

Journal ref Research, 2026

Topological feature selection for time series data

面向时间序列数据的拓扑特征选择

Peter Bubenik, Johnathan Bush

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 该研究将应用拓扑学工具用于时间序列数据的特征选择，提出一种基于拓扑特征贡献的变量评分方法，以秀丽隐杆线虫神经元数据为背景，选出优化协同动力学的神经元子集。

Comments 31 pages. Numerous improvements based on referee comments. We now use stochastic subgradient descent which has guarantees of convergence