3D 视觉

Generating Roadside LiDAR Datasets from Vehicle-Side Datasets via Novel View Synthesis

通过新颖视角合成从车辆侧数据生成道路侧LiDAR数据集

Yuhan Xia, Runxin Zhao, Hanyang Zhuang, Chunxiang Wang, Ming Yang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（自动化与智能感知学院，上海交通大学，上海200240，中国） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai 200240, China（系统控制与信息处理重点实验室，中华人民共和国教育部，上海200240，中国） ； Global College, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（全球学院，上海交通大学，上海200240，中国） 纠错

专题命中 点云 ：novel view synthesis(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出VRS框架，通过LiDAR新颖视角合成从车辆侧数据生成标注道路侧LiDAR数据集，缓解车辆到道路域差距，提升道路侧感知模型的泛化能力。

P3T: Prototypical Point-level Prompt Tuning with Enhanced Generalization for 3D Vision-Language Models

P3T: 用于3D视觉-语言模型的增强泛化原型点级提示微调

Geunyoung Jung, Soohong Kim, Kyungwoo Song, Jiyoung Jung

机构 * Department of Artificial Intelligence, University of Seoul（首尔大学人工智能系） ； Department of Applied Statistics, Yonsei University（延世大学应用统计系） 纠错

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

AI总结 本文提出P3T，一种针对3D视觉-语言模型的高效提示微调方法，通过点级提示器和文本提示器提升模型泛化能力，并引入原型损失减少类别内方差，实验表明其在分类和少样本学习中表现优异。

Comments Accepted by ICRA 2026

Adapting Point Cloud Analysis via Multimodal Bayesian Distribution Learning

通过多模态贝叶斯分布学习适应点云分析

Xingyu Zhu, Liang Yi, Shuo Wang, Wenbo Zhu, Yonglinag Wu, Beier Zhu, Hanwang Zhang

机构 * MoE Key Lab of BIPC, University of Science and Technology of China（脑信息处理实验室，中国科学技术大学） ； Opus AI Research（Opus AI研究院） ； Southeast University（东南大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出BayesMM框架，通过多模态贝叶斯分布学习实现测试时点云分析的持续适应，利用文本先验和流式视觉特征的高斯分布融合，提升在分布偏移下的鲁棒性。

Comments CVPR 2026

Joint Optimization of Storage and Loading for High-Performance 3D Point Cloud Data Processing

高绩效3D点云数据处理中存储与加载的联合优化

Ke Wang, Yanfei Cao, Xiangzhi Tao, Naijie Gu, Jun Yu, Zhengdong Wang, Shouyang Dong, Fan Yu, Cong Wang, Yang Luo

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

AI总结 本文提出.PcRecord格式和高效数据处理流水线，通过多阶段并行架构优化计算资源，提升大规模点云数据处理效率，实验显示在多个数据集上性能提升显著。

In-Field 3D Wheat Head Instance Segmentation From TLS Point Clouds Using Deep Learning Without Manual Labels

基于TLS点云的田间小麦头实例分割：无需手动标注的深度学习方法

Tomislav Medic, Liangliang Nan

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

AI总结 本文提出一种无需手动标注的深度学习方法，直接从TLS点云中实现田间小麦头实例分割，通过两阶段流程提升分割效果，优于现有基于多视角RGB图像和3D高斯点划法的解决方案。

Comments to be published in ISPRS Annals of Photogrammetry and Remote Sensing at XXV ISPRS Congress, Toronto, Canada, July 2026, 8 pages, 5 figures

CMHANet: A Cross-Modal Hybrid Attention Network for Point Cloud Registration

CMHANet：一种用于点云配准的跨模态混合注意力网络

Dongxu Zhang, Yingsen Wang, Yiding Sun, Haoran Xu, Peilin Fan, Jihua Zhu

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

AI总结 本文提出CMHANet，通过融合2D图像与3D点云信息，提升配准鲁棒性，并引入对比学习优化函数，实验表明在3DMatch和3DLoMatch数据集上效果优于现有方法。

IGASA: Integrated Geometry-Aware and Skip-Attention Modules for Enhanced Point Cloud Registration

IGASA: 集成几何感知和跳过注意力模块的增强点云配准

Dongxu Zhang, Jihua Zhu, Shiqi Li, Wenbiao Yan, Haoran Xu, Peilin Fan, Huimin Lu

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

AI总结 本文提出IGASA框架，通过层次金字塔架构和HCLA、IGAR模块提升点云配准的鲁棒性和精度，实验表明其在多个基准数据集上优于现有方法。

PointAlign: Feature-Level Alignment Regularization for 3D Vision-Language Models

PointAlign：用于3D视觉-语言模型的特征级对齐正则化

Yuanhao Su, Shaofeng Zhang, Xiaosong Jia, Qi Fan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 PointAlign通过特征级对齐正则化提升3D视觉-语言模型的几何信息保留与任务性能

Comments CVPR 2026 Accepted

MFP3D: Monocular Food Portion Estimation Leveraging 3D Point Clouds

MFP3D：利用3D点云的单目食物分量估计

Jinge Ma, Xiaoyan Zhang, Gautham Vinod, Siddeshwar Raghavan, Jiangpeng He, Fengqing Zhu

机构 * Elmore Family School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University, West Lafayette, USA（电气与计算机工程学院，普渡大学，西拉法叶，美国） ； College of Artificial Intelligence, Anhui University, Hefei, China（人工智能学院，安徽大学，合肥，中国） 纠错

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

AI总结 MFP3D通过单目图像和3D点云技术实现准确的食物分量估计，提升饮食监控的精度。

Comments 9th International Workshop on Multimedia Assisted Dietary Management, in conjunction with the 27th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2024)

SPARK: Scalable Real-Time Point Cloud Aggregation with Multi-View Self-Calibration

SPARK：可扩展的实时点云聚合与多视角自校准

Chentian Sun

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

AI总结 SPARK通过自校准实时多摄像机点云重建框架，实现稳定且高效的点云融合与外参估计，适用于大规模3D重建场景。

Comments 10 pages, 1 figure, submitted to IEEE Transactions on Image Processing (TIP). Version 3: Minor revision; several experimental results have been removed and supplemented after further verification

Range Image-Based Implicit Neural Compression for LiDAR Point Clouds

基于范围图像的隐式神经压缩用于LiDAR点云

Akihiro Kuwabara, Sorachi Kato, Toshiaki Koike-Akino, Takuya Fujihashi

机构 * Graduate School of Information Science and Technology（信息科学与技术研究生学校） ； The University of Osaka（大阪大学） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL)（三菱电机研究实验室（MERL）） 纠错

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

AI总结 本文提出基于隐式神经表示的范围图像压缩方法，通过分割深度和掩码图像并采用模型剪枝和量化技术，实现对LiDAR点云的高效压缩。

Comments Accepted for publication in IEEE Access

Journal ref IEEE Access, vol. 14, pp. 10262-10275, 2026

PRISM: Color-Stratified Point Cloud Sampling

PRISM：基于颜色分层的点云采样

Hansol Lim, Minhyeok Im, Jongseong Brad Choi

机构 * Department of Mechanical Engineering, State University of New York, Korea, Incheon, South Korea（纽约州立大学机械工程系） ； Department of Mechanical Engineering, State University of New York, Stony Brook, NY, United States（纽约州立大学石溪分校机械工程系） ； Department of Computer Science, State University of New York, Korea, Incheon, South Korea（纽约州立大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, State University of New York, Stony Brook, NY, United States（纽约州立大学石溪分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 PRISM通过颜色引导分层采样方法，在RGB-LiDAR点云中保留高颜色变化区域，减少视觉同质表面，提升3D重建的点云质量。

Comments This work has been submitted to the 2026 International Conference on Pattern Recognition (ICPR) for possible publication

Adaptive Dual-Weighted Gravitational Point Cloud Denoising Method

自适应双权重引力点云去噪方法

Ge Zhang, Chunyang Wang, Bin Liu, Guan Xi

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

AI总结 本文提出一种自适应双权重引力点云去噪方法，通过八叉树空间划分、自适应体素统计和引力评分函数，提升去噪精度、边缘保持和实时性能。

STONE: Pioneering the One-to-N Universal Backdoor Threat in 3D Point Cloud

STONE：开创性地探索3D点云中的一对多通用后门威胁

Dongmei Shan, Wei Lian, Chongxia Wang

机构 * Changzhi University（长治大学） 纠错

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

AI总结 STONE首次提出3D点云中一对多通用后门威胁，通过可配置球形触发器设计实现高攻击成功率，为多目标后门威胁提供理论与实证基础。

Comments 15 pages, 5 figures

Representation Learning of Point Cloud Upsampling in Global and Local Inputs

全局和局部输入下的点云上采样表示学习

Tongxu Zhang, Bei Wang

机构 * East China University of Science and Technology（东华大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出ReLPU框架，通过结合全局和局部特征学习提升点云上采样的性能和可解释性。

Rethinking Data Input for Point Cloud Upsampling

重新思考点云上采样中的数据输入

Tongxu Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出使用整体模型输入进行点云上采样，通过实验发现基于补丁的输入性能更优，并分析了影响上采样结果的关键因素。

ViGG: Robust RGB-D Point Cloud Registration using Visual-Geometric Mutual Guidance

ViGG: 基于视觉-几何互指导的鲁棒RGB-D点云配准

Congjia Chen, Shen Yan, Yufu Qu

机构 * Beihang University（北航大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

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

AI总结 ViGG通过视觉-几何互指导策略提升RGB-D点云配准的鲁棒性，优于现有方法。

Comments Accepted by WACV 2026

Multimodal Robust Prompt Distillation for 3D Point Cloud Models

多模态鲁棒提示蒸馏用于3D点云模型

Xiang Gu, Liming Lu, Xu Zheng, Anan Du, Yongbin Zhou, Shuchao Pang

机构 * Xiang Gu 1 , Liming Lu 1 1 1 footnotemark: 1 , Xu Zheng 2,3 , Anan Du 4 , Yongbin Zhou 1 , Shuchao Pang 1 2 2 footnotemark: 2（某大学） 纠错

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

AI总结 多模态鲁棒提示蒸馏通过多模态知识蒸馏提升3D点云模型的鲁棒性，有效防御多种对抗攻击。

Adapt-As-You-Walk Through the Clouds: Training-Free Online Test-Time Adaptation of 3D Vision-Language Foundation Models

在云中适应：无需训练的在线测试时适应3D视觉-语言基础模型

Mehran Tamjidi, Hamidreza Dastmalchi, Mohammadreza Alimoradijazi, Ali Cheraghian, Aijun An, Morteza Saberi

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

AI总结 Uni-Adapter通过动态原型学习和熵加权聚合，在无需重新训练的情况下提升3D VLFMs在不同基准测试中的性能。

Comments Accepted by AAAI 2026

Simba: Towards High-Fidelity and Geometrically-Consistent Point Cloud Completion via Transformation Diffusion

Simba: 通过变换扩散实现高保真的几何一致点云补全

Lirui Zhang, Zhengkai Zhao, Zhi Zuo, Pan Gao, Jie Qin

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

AI总结 Simba通过变换扩散方法，结合对称先验和扩散模型，实现高保真的点云补全，解决传统方法的过拟合和噪声敏感问题，取得最先进性能。

Comments Accepted for publication at the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26)

Text2Loc++: Generalizing 3D Point Cloud Localization from Natural Language

Yan Xia, Letian Shi, Yilin Di, Joao F. Henriques, Daniel Cremers

机构 * School of Artificial Intelligence and Data Science, University of Science and Technology of China（人工智能与数据科学学院，中国科学技术大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Visual Geometry Group, University of Oxford（牛津大学视觉几何组） 纠错

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

Comments This paper builds upon and extends our earlier conference paper Text2Loc presented at CVPR 2024

Hierarchical Direction Perception via Atomic Dot-Product Operators for Rotation-Invariant Point Clouds Learning

Chenyu Hu, Xiaotong Li, Hao Zhu, Biao Hou

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

Comments Accepted to AAAI 2026. Code is available at: https://github.com/wxszreal0/DiPVNet

RaLD: Generating High-Resolution 3D Radar Point Clouds with Latent Diffusion

Ruijie Zhang, Bixin Zeng, Shengpeng Wang, Fuhui Zhou, Wei Wang

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

How Many Tokens Do 3D Point Cloud Transformer Architectures Really Need?

Tuan Anh Tran, Duy M. H. Nguyen, Hoai-Chau Tran, Michael Barz, Khoa D. Doan, Roger Wattenhofer, Ngo Anh Vien, Mathias Niepert, Daniel Sonntag, Paul Swoboda

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

Comments Accepted at NeurIPS 2025

KAN or MLP? Point Cloud Shows the Way Forward

Yan Shi, Qingdong He, Yijun Liu, Xiaoyu Liu, Jingyong Su

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Tencent（腾讯） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

Robust Partial 3D Point Cloud Registration via Confidence Estimation under Global Context

Yongqiang Wang, Weigang Li, Wenping Liu, Zhe Xu, Zhiqiang Tian

机构 * Engineering Research Center for Metallurgical Automation（冶金自动化工程研究中心） ； Measurement Technology Ministry of Education, Wuhan University of Science（测量技术教育部武汉科技大学） ； School of Information Management（信息管理学院） ； Institute of Big Data（大数据研究院） ； Digital Economy, Hubei University of Economics, Wuhan, 430205, China（数字经济，湖北经济学院，武汉，430205，中国） 纠错

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

Skeleton-based Robust Registration Framework for Corrupted 3D Point Clouds

Yongqiang Wang, Weigang Li, Wenping Liu, Zhiqiang Tian, Jinling Li

机构 * Engineering Research Center for Metallurgical Automation（冶金自动化工程研究中心） ； Measurement Technology Ministry of Education, Wuhan University of Science（测量技术教育部武汉科技大学） ； School of Information Management（信息管理学院） ； Institute of Big Data（大数据研究院） ； Digital Economy, Hubei University of Economics, Wuhan, 430205, China（数字经济，湖北经济学院，武汉，430205，中国） 纠错

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

LiDAR Point Cloud Image-based Generation Using Denoising Diffusion Probabilistic Models

Amirhesam Aghanouri, Cristina Olaverri-Monreal

机构 * Johannes Kepler University Linz（约翰·凯撒大学林茨） ； Department Intelligent Transport Systems（智能交通系统部门） 纠错

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

Cross3DReg: Towards a Large-scale Real-world Cross-source Point Cloud Registration Benchmark

Zongyi Xu, Zhongpeng Lang, Yilong Chen, Shanshan Zhao, Xiaoshui Huang, Yifan Zuo, Yan Zhang, Qianni Zhang, Xinbo Gao

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

PKSS-Align: Robust Point Cloud Registration on Pre-Kendall Shape Space

Chenlei Lv, Hui Huang

机构 * Shenzhen University, College of Computer Science and Software Engineering, Visual Computing Research Center（深圳大学，计算机科学与软件工程学院，视觉计算研究中心） 纠错

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

Comments 15 pages, 15 figures, and will be published in IEEE TVCG