3D 视觉

TDVR: Joint Text Disambiguation and Viewpoint Reasoning for Zero-Shot 3D Visual Grounding

TDVR：用于零样本3D视觉定位的联合文本消歧与视点推理框架

Qingxi Du, Junbo Wang, Yuke Li, Yining Zhu

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

AI总结 本文提出TDVR框架，通过联合文本消歧与视点推理解决零样本3D视觉定位中的文本歧义与视点不足问题，在ScanRefer数据集上的Acc@0.25和Acc@0.5指标较现有最优方法分别提升15.25%和14.46%

Comments 10 pages, 5 figures, 7 tables

PAGE-4D: Disentangled pose and geometry estimation for vggt-4d perception

PAGE-4D: 通过解耦姿态与几何估计实现VGGT-4D感知

Kaichen Zhou, Yuhan Wang, Grace Chen, Xinhai Chang, Gaspard Beaudouin, Fangneng Zhan, Paul Pu Liang, Mengyu Wang

机构 * Harvard AI and Robotics Lab, Harvard University（哈佛人工智能与机器人实验室，哈佛大学） ； Media Lab and Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology（媒体实验室和电气工程与计算机科学，麻省理工学院） ； Department of Computing, Imperial College London（计算系，帝国理工学院） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学自然与人工智能研究学院） 纠错

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

AI总结 提出PAGE-4D，扩展VGGT到动态场景，通过动态感知聚合器解耦静态与动态信息，同时提升相机姿态估计、深度预测和点云重建性能。

Comments ICLR 2026, VGGT-4D, Dynamic VGGT

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

RaDiVe: Robust 4D Radar Odometry with Distance-Bounded NDT and Velocity-Discrepancy Point Uncertainty

RaDiVe：基于距离约束NDT与速度差异点不确定性的鲁棒4D雷达里程计

Sangwoo Jung, Dongjae Lee, Chiyun Noh, Ayoung Kim

机构 * SNU（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RaDiVe框架，通过距离约束NDT、速度差异点不确定性模型及SDF表面点提取构建鲁棒4D雷达里程计，在多数据集上优于现有基线且保持实时性

Comments 8 pages, 8 figures, 8 tables

PrintAnything: Learning an Intermediate Representation for 3D printing G-code Generation

PrintAnything：学习用于3D打印G-code生成的中间表示

Sangmin Hong, Daniel Sungho Jung, Heewon Kim, Kyoung Mu Lee

机构 * IPAI, Seoul National University（首尔大学 IPAI） ； Seoul National University（首尔大学） ； Soongsil University（崇实大学） ； Kairoba Inc.（Kairoba公司） 纠错

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

AI总结 PrintAnything框架无需网格重建，通过切片式点投影策略和G-plan图，直接从点云生成可执行3D打印G-code，实现无网格的实用3D打印流程。

Comments European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

A Robust Placeability Metric for Model-Free Unified Pick-and-Place Reasoning

一种针对无模型统一抓取放置推理的鲁棒放置性度量

Benno Wingender, Nils Dengler, Rohit Menon, Sicong Pan, Maren Bennewitz

机构 * Anonymous Authors（匿名作者） ； Benno Wingender（伯恩诺·温格德尔） ； Nils Dengler（尼尔·登格尔） ； Rohit Menon（罗希特·梅农） ； Sicong Pan（斯冰·潘） ； Maren Bennewitz（马伦·本内维茨） 纠错

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

AI总结 本文提出一种鲁棒的概率放置性度量，通过联合评估稳定性、抓取性和空隙，实现无模型的统一抓取放置推理，并在仿真和真实机器人实验中验证其有效性。

Comments IROS 2026

BCNet: Bronchus Classification via Structure Guided Representation Learning

BCNet：基于结构引导表征学习的支气管分类

Wenhao Huang, Haifan Gong, Huan Zhang, Yu Wang, Xiang Wan, Haofeng Li, Guanbin Li, Hong Shen

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

AI总结 该研究针对自动支气管分类的个体拓扑差异挑战，提出结构引导的BCNet框架，在BronAtlas基准上F1分数超现有最优方法8%以上，还发布了支气管成像分析开放基准BronAtlas。

Comments The benchmark is available at https://osf.io/pskr9/?viewonly=94fa3d87274b4095ac9a4b88cc9a1341

Dense Soft Weighting for Radar Ego-Velocity Estimation

用于雷达自速度估计的密集软加权方法

Atar Babgei, Chenyu Zhao, Michael Breza, Julie A. McCann

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉退化环境中雷达自速度估计的传统CFAR方法易丢失有效线索的问题，提出密集软加权雷达前端，结合鲁棒加权最小二乘估计自速度，在多数据集上显著降低位姿误差且可实时运行。

Comments Submitted to

Distill, Diffuse, Segment: Unsupervised 3D Semantic Segmentation for Autonomous Driving Based on Multi-Level Distillation and Graph Diffusion

Distill, Diffuse, and Semanticize (DDS): 基于多粒度蒸馏和图扩散的无标注3D场景理解

Yijing Wang, Ruonan Li, Qilin Wang, Rongqiang Zhao, Jie Liu

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 DDS通过多粒度蒸馏和图扩散实现轻量级无标注3D场景理解，提升区域一致性和语义识别，实验显示在多个数据集上性能优于现有方法。

LISA-3D: Lifting Language-Image Segmentation to 3D via Multi-View Consistency

LISA-3D: 通过多视角一致性将语言-图像分割提升至3D

Zhongbin Guo, Jiahe Liu, Wenyu Gao, Yushan Li, Xiaomin He, Chengzhi Li, Ping Jian

机构 * School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology（计算机科学与技术学院，北京理工大学） 纠错

专题命中 点云 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LISA-3D通过多视角一致性将语言-图像分割提升至3D，提升语言到3D的准确性达15.6个点，仅需11.6M参数，支持零样本部署。

Comments Published as a conference paper at The 9th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV 2026)

GBPP: Grasp-Aware Base Placement Prediction for Robots via Two-Stage Learning

GBPP：基于两阶段学习的机器人抓取感知基座放置预测

Jizhuo Chen, Diwen Liu, Jiaming Wang, Harold Soh

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

AI总结 该研究提出GBPP算法，通过两阶段学习结合自动标注数据集与高保真模拟，实现机器人基座抓取位姿的快速预测，性能优于基线方法，为数据高效的基座放置提供了实用方案。

Comments Jizhuo Chen, Diwen Liu are equal contribution

SAM3D-Guided Object-Centric Representation Alignment for Vision-Language-Action Models

用于视觉-语言-动作模型的SAM3D引导的以对象为中心的表示对齐

Zonghe Liu, Shanyuan Jie, Xiaoquan Sun, Chen Cao, Zetian Xu, Zongsheng Liu, Jiayu Chen

机构 * 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院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Infiforce（英飞拓） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言-动作模型缺乏目标对象细粒度3D理解的问题，提出以对象为中心的3D表示对齐框架，利用SAM3D提供3D先验，经定位、生成掩码、提取表示等步骤与视觉特征对齐，实验证明其可提升模型性能，尤其在长时操纵场景有效。

Comments 8 pages, 4 figures

End-to-End 3-D Spatiotemporal Perception with Multimodal Fusion and V2X Collaboration

端到端3D时空感知与多模态融合及V2X协作

Zhenwei Yang, Yibo Ai, Weidong Zhang

机构 * National Center for Materials Service Safety（材料服务安全国家中心） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

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

AI总结 XET-V2X通过多模态融合与V2X协作，实现端到端3D时空感知，提升复杂交通场景下的检测与跟踪性能。

Comments 21 pages, 10 figures

Journal ref IEEE Internet of Things Journal, vol. 13, no. 15, pp. 33456-33475, 1 Aug.1, 2026

A2D2: Audi Autonomous Driving Dataset

A2D2：奥迪自动驾驶数据集

Jakob Geyer, Yohannes Kassahun, Mentar Mahmudi, Xavier Ricou, Rupesh Durgesh, Andrew S. Chung, Lorenz Hauswald, Viet Hoang Pham, Maximilian Mühlegg, Sebastian Dorn, Tiffany Fernandez, Martin Jänicke, Sudesh Mirashi, Chiragkumar Savani, Martin Sturm, Oleksandr Vorobiov, Martin Oelker, Sebastian Garreis, Peter Schuberth

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

AI总结 为加速机器学习等领域研究，发布奥迪自动驾驶数据集A2D2，含同步图像与3D点云等，有多种注释，传感器全方位覆盖，数据经同步配准，还提供大量未标注序列，按许可可商业使用，数据等信息可在指定网址获取。

Comments https://a2d2-dataset.github.io/

PriSAR: 3D Geometric-Prior-Guided Diffusion for Parameter-Controlled SAR Image Generation

PriSAR：用于参数控制SAR图像生成的3D几何先验引导扩散

Fan Zhang, Xuanting Wu, Fei Ma, Qiang Yin, Yuxin Hu

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

AI总结 研究SAR图像在稀疏观测角度下的可控生成问题，提出用3D模型导出的几何先验引导扩散模型的方法，即GeoDiff-SAR，经实验在飞机和车辆数据集上取得较好结果，证明该轻量级3D几何先验可改善视点一致性，用作生成指导。

Comments 17 pages,15 images

RODR: Riemannian Orthogonally Decoupled Regularization for Disentangled Manifold Representation

RODR：用于解缠流形表示的黎曼正交解耦正则化

Jiayu Zhu, Wenlai Zhao

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

AI总结 研究点云去噪中目标与几何不匹配问题，提出黎曼正交解耦正则化（RODR），通过解耦法向和切向分量重新制定优化轨迹，实验表明其性能与基线相当，能改善分布规律、减少局部聚集，建立了解缠几何优化框架。

Comments 10 pages, 4 figures

A Framework for Individual Tree Growth Reconstruction Using Multi-Platform Laser Scanning

一种使用多平台激光扫描进行单棵树木生长重建的框架

Daniella Tavi, Valtteri Soininen, Lassi Ruoppa, Jesse Muhojoki, Juha Hyyppä

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

AI总结 该研究提出一种利用多平台激光扫描数据的框架来估计单棵树木胸径和树干体积生长。通过深度学习分割勾勒树木轮廓，结合多平台数据得出树干曲线和高度估计，利用缩放模型重建属性及估计生长，提供了无需多次冠层下扫描的可靠生长估计框架。

Industrial Dexterity Benchmark: A Hardware-Software Benchmarking Platform for Industrial Dexterous Manipulation

工业灵巧性基准测试：一个用于工业灵巧操作的硬件-软件基准测试平台

Honglu He, Jacob Laufer, Zhiwu Zheng, David Elkan-gonzalez, Raman Goyal, Xinyi Li, Su Lu, Mishek Musa, Berke Saat, Nicolas Tan, Colm Prendergast

机构 * Analog Devices, Inc.（亚德诺半导体技术有限公司） 纠错

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

AI总结 针对工业灵巧操作瓶颈，提出从经典流程到端到端多模态模仿学习框架的转变，介绍了IDB板、DAG-ROS框架和AG-iDP3策略框架，通过数据中心电缆操作实验表明新策略在多方面优于传统方法，推动向可扩展机器人自动化发展。

GeoDiff-SAR: A Geometric Prior Guided Diffusion Model for SAR Image Generation

GeoDiff-SAR：一种基于几何先验的扩散模型用于SAR图像生成

Fan Zhang, Xuanting Wu, Fei Ma, Qiang Yin, Yuxin Hu

机构 * College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology（信息科学与技术学院，北京化工大学） ； Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（航天信息研究所，中国科学院） 纠错

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

AI总结 GeoDiff-SAR通过引入几何先验引导扩散模型，提升SAR图像生成的保真度和分类准确性，尤其在不同方位角识别性能上有显著提升。

Comments 3 pages, 1 figures

DTIF: Robust Loop Closure Detection via Delaunay Triangle Topology in Complex Forests

DTIF：通过复杂森林中的德劳内三角拓扑进行稳健的回环检测

Xin Zhao, Jianping Li, Qin Zou, Fuxun Liang, Zhen Dong, Bisheng Yang

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） ； School of Urban Design, Wuhan University（武汉大学城市设计学院） ； LIESMARS, Wuhan University（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 针对森林环境中合并局部地图的难题，提出DTIF框架。通过提取树干地标、德劳内拓扑编码、统计筛选、一致性验证等步骤构建加权顶点对应，纳入可靠性权重到姿态估计器。实验证明该方法在边缘平台上兼顾鲁棒性、效率与可部署性，实现准确配准。

Comments 19 pages, 6 figures, 4 tables. Submitted to IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing

ODeform: Learning Continuous 4D Motion for Shape Deformation with Neural ODEs

ODeform：使用神经常微分方程学习形状变形的连续4D运动

Yordanka Velikova, Mahdi Saleh, Liming Kuang, Benjamin Busam

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 ODeform将神经常微分方程扩展用于3D可变形物体连续4D动力学，把3D点云和物理条件转换到潜在空间，通过求解常微分方程对变形建模为连续流，在未见物理参数配置上评估，提升运动预测精度，能转移到新形状真实物体，可有效插值和外推动力学。

Comments Accepted at IROS 2026

Two-Stage Extrinsic Calibration of a Static Line-Scanning Lidar with a Rotary Platform

基于旋转平台的静态线扫描激光雷达的两阶段外部校准

Vikram Shree, Hike Danakian, Long Nguyen, Rajanish Gokidi, Patrick Nercessian

机构 * SiLC Technologies（SiLC技术公司） 纠错

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

AI总结 研究基于旋转平台的静态线扫描激光雷达校准问题，探索自动方法静态和动态估计旋转轴变换，通过真实数据集验证算法并研究其收敛特性。

Comments 8 pages, 13 figures. Manuscript accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)