3D 视觉

HiSC: Hierarchical Spatial Clustering Token Compression for Efficient 3D Scene Understanding

HiSC：用于高效3D场景理解的分层空间聚类令牌压缩

Jiuhe Qu, Yingping Liang, Ying Fu

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 空间理解 ：3D vision(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出无训练框架HiSC，通过SGraM策略和SCluP范式实现3D VLMs的分层空间聚类令牌压缩，在高剪枝率下实现超90%令牌减少且性能下降极小，验证了其有效性。

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YouTube-Occ: Learning Indoor 3D Semantic Occupancy Prediction from YouTube Videos

YouTube-Occ：从YouTube视频学习室内3D语义占据预测

Haoming Chen, Lichen Yuan, TianFang Sun, Jingyu Gong, Xin Tan, Zhizhong Zhang, Yanyun Qu, Yuan Xie

机构 * East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 空间理解 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对室内3D语义占据预测数据稀缺的问题，提出YouTube-Occ框架，通过自动化数据流水线与双对齐预训练策略，在NYUv2等基准上实现性能提升，代码数据将公开。

Comments Accepted by ECCV 2026