3D 视觉

Efficient Neighbourhood Search in 3D Point Clouds Through Space-Filling Curves and Linear Octrees

通过空间填充曲线和线性八叉树实现3D点云中的高效邻域搜索

Pablo D. Viñambres, Miguel Yermo, Silvia R. Alcaraz, Oscar G. Lorenzo, Francisco F. Rivera, José C. Cabaleiro

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 结合空间填充曲线（Morton和Hilbert曲线）与线性八叉树，提出固定半径和kNN搜索算法，并引入kNN局部性直方图，实验表明缓存缺失减少25%-75%，运行时间降低50%，搜索速度比现有方案快10倍。

Shortest-Path Decomposition for Foliage-Robust 3D Tree Modeling and Above-Ground Biomass Estimation from Point Clouds

适用于点云的抗 foliage 三维树木建模与地上生物量估算的最短路径分解方法

Di Wang, Shi Li

机构 * School of Software Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China（软件工程学院，西安交通大学，西安710049，中国） ； Shaanxi Joint (Key) Laboratory for Artificial Intelligence (Xi’an Jiaotong University), Xi'an 710049, China（陕西省人工智能联合（重点）实验室（西安交通大学），西安710049，中国） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(title)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出拓扑驱动的 foliage 抑制最短路径分解方法，从单一点云恢复树木分支层次，在有叶条件下的AGB估算精度优于传统QSM方法，为相关森林清查业务应用消除了障碍。

Comments 14 pages, 13 figures

Partial Symmetry Detection for 3D Geometry using Contrastive Learning with Geodesic Point Cloud Patches

使用测地线点云补丁对比学习进行3D几何的部分对称检测

Gregor Kobsik, Isaak Lim, Leif Kobbelt

机构 * Visual Computing Institute, RWTH Aachen University（视觉计算研究所，亚琛工业大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(title)；分类 cs.CV

AI总结 研究3D几何中部分对称检测难题，提出自监督对比学习框架SymCL，通过映射局部测地线补丁到欧几里得群不变潜在空间，将对称检测转化为基于密度的聚类问题，能同时发现多实例对称关系，在新基准上定量评估并展示泛化能力。

Comments 8 pages, 8 figures

A Generalizable Light Transport 3D Embedding for Global Illumination

一种可泛化的全局光照光传输3D嵌入

Bing Xu, Mukund Varma T, Cheng Wang, Tzu-Mao Li, Lifan Wu, Bartlomiej Wronski, Ravi Ramamoorthi, Marco Salvi

机构 * UC San Diego and NVIDIA USA（加州大学圣迭戈分校和美国NVIDIA公司） ； UC San Diego USA（加州大学圣迭戈分校（美国）） ； NVIDIA USA（美国NVIDIA公司） ； UC San Diego USA and NVIDIA USA（加州大学圣迭戈分校和美国NVIDIA公司） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 提出一种可泛化的3D光传输嵌入方法，通过点云和Transformer直接预测全局光照，无需光栅化或路径追踪线索，适用于多种室内场景。

Comments SIGGRAPH 2026

G2P: Gaussian-to-Point Attribute Alignment for Boundary-Aware 3D Segmentation

G2P：面向边界感知3D分割的高斯到点属性对齐

Hojun Song, Chae-yeong Song, Jeong-hun Hong, Chaewon Moon, Soo Ye Kim, Yiyi Liao, Jaehyup Lee, Sang-hyo Park

机构 * Kyungpook National University（庆北国立大学） ； Korea Electronics Technology Institute（韩国电子技术研究院） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出G2P方法，通过将3D高斯泼溅的属性（如不透明度和尺度）传递到点云，解决几何特征无法区分外观相似物体的问题，实现边界感知的3D分割。

Comments Accepted to ECCV 2026. Camera-ready version

Modality-Aware Feature Matching in Visual and Vision-Language Applications: A Comprehensive Survey

视觉与视觉-语言应用中的模态感知特征匹配：全面综述

Weide Liu, Wei Zhou, Jun Liu, Ping Hu, Jun Cheng, Jungong Han, Weisi Lin

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Jiangxi University of Finance and Economics（江西财经大学计算机与人工智能学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（卡迪夫大学计算机科学与信息学院） ； School of Computing and Communications, Lancaster University（兰卡斯特大学计算机与通讯学院） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） ； Institute for Infocomm Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡资讯研究院，科技研究局（A*STAR）） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

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

AI总结 综述基于模态的特征匹配，涵盖传统手工方法和现代深度学习方法，重点讨论跨RGB、深度、3D点云、LiDAR、医学图像及视觉-语言模态的进展，突出模态感知技术。

Comments CSUR

LiDAR-based 3D Change Detection at City Scale

基于LiDAR的城市级三维变化检测

Hezam Albaqami, Haitian Wang, Xinyu Wang, Muhammad Ibrahim, Zainy M. Malakan, Abdullah M. Algamdi, Mohammed H. Alghamdi, Ajmal Mian

机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence, University of Jeddah（计算机科学与人工智能系，朱德亚大学） ； Department of Computer Science and Software Engineering, University of Western Australia（计算机科学与软件工程系，西澳大学） ； Department of Data Science, Umm Al-Qura University（数据科学系，乌姆·阿勒·卡拉大学） ； Department of Information and Technology Systems, College of Computer Science and Engineering, University of Jeddah（信息与技术系统系，计算机科学与工程学院，朱德亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于LiDAR的城市级三维变化检测方法，通过多分辨率NDT和ICP对齐数据，结合语义分割和双分匹配优化，实现了高精度的变化检测性能。

3D and 4D World Modeling: A Survey

3D和4D世界建模：一项综述

Lingdong Kong, Yu Yang, Jianbiao Mei, Youquan Liu, Ao Liang, Dekai Zhu, Dongyue Lu, Wei Yin, Xiaotao Hu, Mingkai Jia, Junyuan Deng, Kaiwen Zhang, Yang Wu, Tianyi Yan, Shenyuan Gao, Song Wang, Linfeng Li, Liang Pan, Yong Liu, Jianke Zhu, Wei Tsang Ooi, Steven C. H. Hoi, Ziwei Liu

机构 * WorldBench Team（WorldBench团队） 纠错

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

AI总结 该综述针对世界建模中对3D和4D表示利用不足及定义分类缺失的问题，通过建立精确概念、引入结构化分类法，系统总结相关数据集和评估指标，讨论应用、挑战与方向，为3D和4D世界建模领域提供基础参考。

Comments Survey; Project Page at https://worldbench.github.io/survey GitHub Repo at https://github.com/worldbench/awesome-3d-4d-world-models

Single-Frame Point-Pixel Registration via Supervised Cross-Modal Feature Matching

基于监督跨模态特征匹配的单帧点像素配准

Yu Han, Zhiwei Huang, Yanting Zhang, Fangjun Ding, Shen Cai, Xiaoyu Tang, Yanchao Dong, Rui Fan

机构 * School of Information and Intelligent Science, Donghua University（信息与智能科学学院，东华大学） 纠错

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

AI总结 研究激光雷达点云和相机图像的点像素配准难题，提出基于投影的无检测器框架及重复性评分机制，通过实验证明该方法在单帧激光雷达下能达先进性能，优于现有方法。

QuadLink: Autoregressive Quad-Dominant Mesh Generation via Point-Relation Learning

QuadLink: 通过点关系学习的自回归四边形主导网格生成

Yiheng Zhang, Zhe Zhu, Tingrui Shen, Zhuojiang Cai, Tianxiao Li, Zixing Zhao, Qiujie Dong, Zhiyang Dou, Jiepeng Wang, Le Wan, Yuwang Wang, Wenping Wang, Yuan Liu, Cheng Lin

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tencent VISVISE（腾讯VISVISE） ； Peking University（北京大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） 纠错

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

AI总结 提出QuadLink框架，通过将点云链接成结构化面片，以自回归方式生成各向异性的四边形主导网格，实现高几何保真度和拓扑质量。

Multimodal Benchmark for Safety Assessment in Industrial Inspection Scenarios

工业检测场景安全评估的多模态基准

Zeyi Liu, Shuang Liu, Jihai Min, Zhaoheng Zhang, Jun Cen, Pengyu Han, Songqiao Hu, Zihan Meng, Xiao He, Donghua Zhou

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Institute for Embodied Intelligence and Robotics, Tsinghua University（清华大学具身智能与机器人研究所） ； TetraBOT Intelligence Co., Ltd.（天博智能科技有限公司） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） 纠错

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

AI总结 针对工业现场多模态安全评估缺乏真实数据的问题，构建了首个包含真实机器人巡检数据、像素级标注和七种同步模态的基准数据集InspecSafe-V1，覆盖五个典型场景，支持多模态异常识别与安全评估。

Comments 14 pages, 6 figures, Accepted by Scientific Data

Digital Twin Driven Textile Classification and Foreign Object Recognition in Automated Sorting Systems

数字孪生驱动的自动化分拣系统中的纺织品分类与异物识别

Serkan Ergun, Tobias Mitterer, Hubert Zangl

机构 * Institute of Smart Systems Technologies（智能系统技术研究所） ； University of Klagenfurt（克雷格弗特大学） ； AAU SAL USE Laboratory（AAU SAL USE实验室） ； Silicon Austria Labs（硅 Austria 实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种数字孪生驱动的机器人分拣系统，结合抓取预测、多模态感知和视觉语言模型，实现纺织品分类与异物检测，Qwen模型准确率达87.9%。

Comments 10 pages,single column, 5 figures, preprint for Photomet Edumet 2026 (Klagenfurt, Austria)

GAE: Unleashing Physical Potential of VLM with Generalizable Action Expert

GAE: 利用可泛化动作专家释放VLM的物理潜力

Mingyu Liu, Zheng Huang, Xiaoyi Lin, Muzhi Zhu, Canyu Zhao, Yating Wang, Haoyi Zhu, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出通用动作专家（GAE），通过稀疏几何接口将VLM的高层意图转化为连续动作轨迹，采用动作预训练-点云微调（APPF）方案解耦动作动力学与几何基础，实现跨视觉域、视角和指令的强泛化。

Medial Axis Aware Learning of Signed Distance Functions

面向中轴线的符号距离函数学习

Samuel Weidemaier, Christoph Norden-Smoch, Martin Rumpf

机构 * Institute for Numerical Simulation, University of Bonn（数值模拟研究所，波恩大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种新的变分方法，用于计算高精度的全局符号距离函数，通过高阶变分公式考虑梯度的跳跃集，以提高计算精度。

UAOR: Uncertainty-aware Observation Reinjection for Vision-Language-Action Models

UAOR: 面向视觉-语言-动作模型的不确定性感知观测重注入

Jiabing Yang, Yixiang Chen, Yuan Xu, Peiyan Li, Zichen Wen, Bowen Fang, Tao Yu, Xiangnan Wu, Qisen Ma, Kai Wang, Ziheng He, Yingda Li, Zhengbo Zhang, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang, Liang Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别新技术实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； FiveAges（五代） 纠错

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

AI总结 提出UAOR模块，通过动作熵检测不确定性，在语言模型高不确定层重注入观测信息，无需额外训练或数据，提升VLA模型在仿真和真实任务中的性能。

MatterDoor: Sampling Zero-shot Spatio-semantic Priors using Generative Models

MatterDoor: 使用生成模型采样零样本空间语义先验

Subhransu S. Bhattacharjee, Hao Lu, Dylan Campbell, Rahul Shome

机构 * School of Computing, Australian National University（澳大利亚国立大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 针对机器人通过门缝观察时场景结构缺失的问题，提出MatterDoor方法，利用预训练生成模型（VLM引导外推、单目深度估计、语义分割）采样隐藏房间的语义3D点云先验，在Matterport3D基准上验证了零样本空间语义先验的有效性。

Comments Under Review

A novel network for classification of cuneiform tablet metadata

一种用于楔形文字泥板元数据分类的新型网络

Frederik Hagelskjær

机构 * SDU Robotics, University of Southern Denmark（丹麦南部大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种新型网络，通过缩小点云并整合局部和全局信息，有效提升楔形文字泥板元数据分类性能。

Comments Point cloud, deep learning, cuneiform

Real-World Cooperative Bimanual Dexterous Grasp of Large Objects from Single-View Observations

基于单视图观测的真实场景中大型物体的双臂协同灵巧抓取

Ziming Li, Mingxuan Wu, Jiaqi Zhang, Hongfei Li, Yan Gan, Deqiang Ouyang, Ning Wang

机构 * The University of Auckland（奥克兰大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Southwest University（西南大学） 纠错

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

AI总结 本文针对机器人双臂抓取大型物体的挑战，提出含多模态数据集、DDPM模块及执行策略的真实场景双臂抓取框架，实验表明其对未见物体抓取成功率高。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Compatibility of Face Embeddings Across Deep Neural Networks

人脸嵌入在不同深度神经网络模型间是否兼容？

Fizza Rubab, Yiying Tong, Arun Ross

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨不同深度神经网络模型在人脸嵌入空间中的几何结构，发现低容量线性映射能显著提升跨模型人脸识别与验证性能，表明人脸身份编码的表征收敛。

SIP: Site in Pieces- A Dataset of Disaggregated Construction-Phase 3D Scans for Semantic Segmentation and Scene Understanding

SIP: 构建阶段碎片化3D扫描数据集——用于语义分割和场景理解

Seongyong Kim, Yong Kwon Cho

专题命中 点云 ：3D vision(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SIP数据集通过碎片化3D扫描反映施工现场实际约束，为建筑场景的语义分割和理解提供高质量基准数据。

CADSpotting: Robust Panoptic Symbol Spotting on Large-Scale CAD Drawings

CADSpotting：面向大规模CAD图纸的稳健全景符号定位方法

Fuyi Yang, Jiazuo Mu, Yanshun Zhang, Mingqian Zhang, Junxiong Zhang, Yongjian Luo, Lan Xu, Jingyi Yu, Yujiao Shi, Yingliang Zhang

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

AI总结 CADSpotting是一种采用3D点云模型与SWA技术的方法，结合新数据集LS-CAD，在大规模CAD图纸符号定位上性能优于现有方法，可用于自动化3D室内重建。

Comments 16pages, 14 figures, Project web-page: https://yangfy2023.github.io/CADspotting/

CADRE: Dynamic Catching via Implicit Contact Descriptors and Task-Appropriate Recovery Affordances

CADRE：基于隐式接触描述符和任务适配恢复可供性的动态抓取

Fan Yang, Zixuan Huang, Abhinav Kumar, Sergio Aguilera Marinovic, Soshi Iba, Rana Soltani Zarrin, Dmitry Berenson

机构 * Honda Research Institute USA（本田美国研究院） 纠错

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

AI总结 该研究针对灵巧操作中物体掉落的问题，提出CADRE强化学习框架，结合NDF提取接触特征与隐式恢复可供性函数，可高效成功恢复并零样本泛化到不同几何的未见物体。

Multi-Representation Geometric Hierarchy Fusion: An Implicit-Submap Driven Framework for Resilient 3D Place Recognition

多表示几何层次融合：一种用于鲁棒三维地点识别的隐式子图驱动框架

Xiaohui Jiang, Haijiang Zhu, Chade Li, Ning An

机构 * College of Information and Technology, Beijing University of Chemical Technology（信息与技术学院，北京化工大学） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） ； Research Institute of Mine Artificial Intelligence, China Coal Research Institute（矿山人工智能研究院，中国煤炭科研院） 纠错

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

AI总结 针对激光雷达地点识别中描述子不稳定与表示脆弱性问题，本文提出隐式神经点驱动的多表示几何层次融合框架，在多数据集上实现鲁棒性能，平衡了精度、效率与内存占用。

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

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

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。