3D 视觉

GLocFM: A Geometry-Aware Foundation Model for 3D Indoor Wireless Localization

GLocFM：面向三维室内无线定位的几何感知基础模型

Chenghong Bian, Chaozheng Wen, Hongze Chen, Jun Zhang

专题命中 SLAM与定位 ：NeRF(abstract,abstract_cn)；point cloud(abstract)

AI总结 该研究针对现有学习式无线定位器无法利用环境几何信息的问题，提出GLocFM模型，联合利用WiFi测量与三维点云场景几何，在两类数据集上较基线降低近50%定位误差，鲁棒性与有效性经消融实验验证。

Comments 13 pages, single column

Multi-Submap Implicit Neural SLAM with Local-to-Global Loop Closure for Large-Scale Scene Reconstruction

面向大规模场景重建的结合局部到全局回环检测的多子图隐式神经SLAM

Tianchen Deng, Chongdi Wang, Nailin Wang, Lei Zhao, Ziqi Ma, Tianjun Zhang, Zhe Liu, Danwei Wang, Hesheng Wang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） 纠错

专题命中 SLAM与定位 ：NeRF(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种带多子图架构与双层回环检测机制的神经SLAM系统，结合渐进式建图、光流跟踪、局部到全局回环及子图间在线蒸馏算法，在大规模场景重建性能上优于现有最优方法。

You Only Flow Once: Calibrated and Real-Time Radar Pose Estimation with Multi-Hypothesis Normalizing Flows

仅一次流：基于多假设归一化流的校准且实时雷达位姿估计

Jonas Leo Mueller, Sebastian Hoefler, Dario Zanca, Naga Venkata Sai Jitin Jami, Thomas Altstidl, Bjoern M. Eskofier

机构 * Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（弗里德里希-亚历山大-埃尔兰根-纽伦堡大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； LMU München（慕尼黑大学） ； Helmholtz Zentrum München（慕尼黑亥姆霍兹中心） 纠错

专题命中 SLAM与定位 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对雷达位姿估计的歧义问题，提出MH-NFPG方法，结合时空Transformer与归一化流，实现高效实时的校准位姿估计，性能优于扩散模型。

Comments Accepted at the Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2027

GeoLink: A 3D-Aware Framework Towards Better Generalization in Cross-View Geo-Localization

GeoLink：一种面向跨视角地理定位更好泛化的3D-aware框架

Hongyang Zhang, Yinhao Liu, Haitao Zhang, Zhongyi Wen, Zhenyu Kuang, Shuxian Liang, Xiansheng Hua

机构 * CUHK(SZ)（香港中文大学（深圳）） ； XMU（厦门大学） ； UESTC（电子科技大学） ； Foshan University（佛山大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 SLAM与定位 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出GeoLink框架，通过3D感知的语义一致方法提升跨视角地理定位的泛化能力，实验表明其在多个基准测试中优于现有方法，能适应未见领域和多变天气。