3D 视觉

PinpointQA: A Benchmark for Small Object-Centric Spatial Understanding in Indoor Videos

PinpointQA: 一个用于室内视频中微小物体中心空间理解的数据集和基准

Zhiyu Zhou, Peilin Liu, Ruoxuan Zhang, Luyang Zhang, Cheng Zhang, Hongxia Xie, Wen-Huang Cheng

机构 * Jilin University（吉林大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

专题命中 空间理解 ：spatial understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出PinpointQA数据集，用于评估多模态大语言模型在室内视频中对微小物体空间定位的精准理解能力，通过四个递进任务验证模型性能，并展示其作为诊断基准和训练数据集的效果。

Comments Accepted at the ECCV 2026 Workshop on Embodied Multimodal Reasoning in Physical Environments (EMR)

Chain of Spatial Thoughts: Modality-Agnostic Spatial Grounding for Vision Language Models

空间思维链：面向视觉语言模型的模态无关空间定位

Hunter Schofield, Mohammed Elmahgiubi, Mohammad Mahdavian, Richard Shi, Jinjun Shan, Amir Rasouli, Dongfeng Bai

专题命中 空间理解 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出轻量架构无关框架Space Tokens，将空间信息蒸馏为连续token融入VLMs的思维链，在VSI-Bench上提升两款模型性能，在尺寸估计任务达SOTA，实现高效空间推理。

Easy3D-Labels: Supervising Semantic Occupancy Estimation with 3D Pseudo-Labels for Automotive Perception

Easy3D-Labels: 通过3D伪标签监督语义占用估计用于汽车感知

Seamie Hayes, Ganesh Sistu, Tim Brophy, Ciaran Eising

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, University of Limerick（利默里克大学电子与计算机工程系） ； Data Driven Computer Engineering Research Centre, University of Limerick（利默里克大学数据驱动计算机工程研究中心） ； SFI CRT Foundations in Data Science, University of Limerick（爱尔兰科学基金会数据科学基础研究中心，利默里克大学） 纠错

专题命中 空间理解 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Easy3D-Labels，利用Grounded-SAM和Metric3Dv2生成3D伪标签，提升汽车感知中语义占用估计的性能，实现mIoU和RayIoU显著提升。

Comments Accepted at IEEE OJVT

FoR-SALE: Frame of Reference-guided Spatial Adjustment in LLM-based Diffusion Editing

FoR-SALE：基于参考坐标系引导的LLM驱动扩散编辑中的空间调整

Tanawan Premsri, Parisa Kordjamshidi

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

专题命中 空间理解 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FoR-SALE是SLD的扩展，通过参考坐标系引导的潜在空间操作调整图像朝向与深度，在三个空间理解基准上仅单轮校正就将SOTA T2I模型性能提升最高7.0个百分点，解决了非相机视角空间表达的生成偏差问题。

Comments Published in COLM 2026. 10 main pages, 4 tables, 4 figures