视觉与机器人
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
超越相似度匹配：面向3D高斯溅射（3DGS）的开放词汇指称分割的结构化推理
机构 * School of Computer Science, Henan Institute of Science and Technology（河南科技学院计算机学院）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title,title_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对现有3DGS指称分割方法依赖相似度匹配的缺陷，提出QAGaussian框架，经Mosaic3D-5.6M预训练后，在基准上实现性能提升，优于现有最强基线。
Comments 24 pages, 5 figures
CLONE: 基于3DGS的闭环可微优化框架用于单图像法线估计
机构 * School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University, Wuxi, China（江南大学人工智能与计算机科学学院，中国无锡） ； School of Data Science, Lingnan University, Hong Kong, China（岭南大学数据科学学院，中国香港）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出CLONE框架，通过3D高斯泼溅参数化场景并利用协方差特征分解得到连续可微法线，结合可微光照模型和一步确定性扩散精化网络，在统一重投影目标下联合优化，实现无需真值法线监督的几何一致性单图像法线估计。
LaGSplat：使用潜拉格朗日高斯溅射从单目视频中推断物理控制的交互式模拟
机构 * Université Paris-Saclay（巴黎-萨克雷大学） ； CEA（法国原子能和替代能源委员会） ； CEA, List（法国原子能和替代能源委员会 电子与信息技术实验室）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；NeRF(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 该研究提出LaGSplat框架，可从单目视频推断物理控制的交互式模拟，能对刚性/可变形物体施加训练外的力并实时渲染响应，解决了无约束预测器发散问题。
Comments 25 pages, 11 figures, 4 tables. Project page with interactive demo: this https URL (https://louenpottier.github.io/lagsplat.html)
SpotlessGS：面向机器人感知的动态光照下可重光照三维高斯溅射技术
机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 该研究针对机器人在差光照环境下感知性能下降问题，提出SpotlessGS方法，通过优化光照参数、引入SH光照模型及MLP-BRDF，实现可重光照三维重建，提升了渲染与感知性能。
Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
TR-GS：基于t分布高斯溅射和射线置信度建模的高保真稀疏视图CT体积渲染
机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳））
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 TR-GS用学生t分布基元与射线置信度模型优化3D高斯溅射，实现高保真稀疏视图CT体积渲染，在多数场景优于基线，可支撑下游医学多媒体应用
RoofGS：基于Roofline模型的3D高斯溅射端到端加速
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 该研究针对3D高斯溅射高分辨率GPU加速瓶颈，提出RoofGS框架，采用分辨率自适应量化深度排序键与范围感知比特级快速指数近似等优化，在RTX 4090的4K场景下实现10.1倍加速且PSNR损失极小。
面向3D高斯溅射SLAM的几何感知在线建图
机构 * University of Arkansas（阿肯色大学） ； VinUniversity
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO
AI总结 本研究针对现有3D高斯溅射SLAM流水线的启发式方法在在线场景下的脆弱问题，提出三种几何感知建图方法，实现渲染质量提升且开销可忽略，并将开源代码。
REFINE: 通过无渲染的基元重要性实现超高效的3D高斯泼溅剪枝
机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 提出REFINE框架，利用无渲染的基元重要性度量（基于解析近似的Hessian场）实现3D高斯泼溅的高效剪枝，在保持渲染质量的同时将剪枝计算复杂度降低3000倍。
Comments We corrected the results of LightGaussian and MesonGS
LAGS：低空高斯点云与群体异构图学习
机构 * The 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所） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； State Key Laboratory of IOTSC, University of Macau（澳门大学物联网科学国家重点实验室） ； College of Engineering, Istanbul Medipol University（伊斯坦布尔Medipol大学工程学院）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 LAGS通过聚合分布式无人机的航拍图像实现3D场景重建，但现有低空资源分配方案因未考虑视角差异导致效率低下。本文提出GW-HGNN，通过图学习平衡数据保真度与传输成本，实验表明其在关键渲染指标上优于现有方法，并显著降低计算延迟。
Comments 8 pages, 12 figures, 2 tables
Gaussian-JEPA：面向3D高斯溅射的联合嵌入预测学习
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract,comments)；分类 cs.CV
AI总结 提出Gaussian-JEPA，通过预测高斯令牌块潜在表示实现自监督学习，在多类任务上优于重构预训练，为3D高斯表示提供有效学习目标
Comments Joint-embedding predictive representation learning for 3D Gaussian Splatting
GSBF：面向环境感知波束成形的高斯溅射
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)
AI总结 该研究针对传统波束成形依赖瞬时CSI导致开销高的问题，提出GSBF方法，通过3D高斯表示刻画环境，利用Bi-SG核与电磁光栅化合成波束，仿真显示其性能优于EBA且延迟更低。
MotionGS-SLAM：面向运动模糊鲁棒SLAM的事件调制高斯溅射
机构 * Research Institute for Science & Technology, Tokyo University of Science（东京理科大学科学技术研究所）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 MotionGS-SLAM通过事件调制高斯核与双调制机制，在渲染流水线中建模运动模糊形成，实现相机轨迹与场景几何联合优化，显著提升高运动下SLAM的轨迹与地图精度。
Comments 8 pages, 5 figures. Published in the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation
OccamView：面向帧预算约束下主动式3D高斯重建的物体条件视角选择方法
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 针对帧预算紧张时现有主动3D高斯重建方法易漏重建物体的问题，提出OccamView框架，通过物体条件视角选择与Geo-Floor机制优化规划，在多数据集上提升了重建表现。
Comments 7 pages, 5 figures. Preprint
GaussMemory：面向长时程机器人操作的任务驱动三维高斯场景记忆
机构 * Research Institute for Science & Technology, Tokyo University of Science（东京理科大学科学技术研究所）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 该研究针对现有三维机器人记忆系统被动存储的缺陷，提出任务驱动的主动场景记忆框架GaussMemory，在LIBERO、VLABench基准上超越了MemoryVLA、π₀-FAST等方法。
Comments 8 pages, 10 figures. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
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