3D 视觉

Learning Structural Graph Layouts and 3D Shapes for Long Span Bridges 3D Reconstruction

Fangqiao Hu, Jin Zhao, Yong Huang, Hui Li

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

STD-Net: Structure-preserving and Topology-adaptive Deformation Network for 3D Reconstruction from a Single Image

Aihua Mao, Canglan Dai, Lin Gao, Ying He, Yong-jin Liu

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

Comments 14 pages,5 figures

Robust Point Cloud Based Reconstruction of Large-Scale Outdoor Scenes

Ziquan Lan, Zi Jian Yew, Gim Hee Lee

专题命中 三维重建 ：point cloud(title,abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

Comments CVPR 2019, 8 pages, 5 figures

Betsu-Betsu: Multi-View Separable 3D Reconstruction of Two Interacting Objects

Suhas Gopal, Rishabh Dabral, Vladislav Golyanik, Christian Theobalt

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV；3D vision(comments)

Comments 17 pages, 20 figures and 6 tables; International Conference on 3D Vision (3DV) 2025; Project page: https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/separable-recon/

Learning with Noisy Ground Truth: From 2D Classification to 3D Reconstruction

Yangdi Lu, Wenbo He

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；NeRF(abstract)；分类 cs.CV

Comments Computer vision, Noisy Labels, 3D reconstruction, 3D Gaussian Splats, (Work still in progress)

Event3R: Asynchronous-to-Global 3D Reconstruction from Event Camera via Spatial-Temporal Feature Aggregation

Event3R：通过时空特征聚合从事件相机进行异步到全局的3D重建

Jian Huang, Haotian Shen, Xinhao Lou, Chengrui Dong, Wenpu Li, Peidong Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对事件相机异步、稀疏和高动态特性及缺乏标注数据集的问题，提出Event3R框架，通过时空体素表示、时间注意力模块、掩码箱建模策略及对比对齐和一致性正则化损失，实现鲁棒的3D重建，性能显著优于现有方法。

Comments accepted to IROS 2026

3D Reconstruction of deciduous Trees using low-cost UAV- and Crane-based Photogrammetry for Monitoring Shoot Elongation across entire Canopies

利用基于低成本无人机和起重机的摄影测量技术对落叶树进行三维重建以监测整个树冠的新梢伸长

Stephan Nebiker, Micha Tschanz, Nando Amport, Frederik Baumgarten

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究旨在用低成本无人机和起重机摄影测量技术三维重建落叶树，以监测新梢伸长。介绍了相关技术及数据处理策略，展示了点云精度等结果，引入新方法评估重建能力，还讨论了操作挑战与树木骨架化实验。

Comments Accepted to ISPRS Congress 2026, camera-ready version

Argus: Metric Panoramic 3D Reconstruction for Indoor Scenes

Argus：室内场景的度量全景三维重建

Xi Li, Linyuan Li, Yan Wu, Tong Rao, Kai Zhang, Xinchen Hui, Cihui Pan

机构 * Realsee, China（Realsee中国） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出混合数据集Realsee3D和端到端网络Argus，通过可学习的共视模块解决全景稀疏捕获中的位姿漂移，并分解像素到世界映射以增强几何一致性，在相机位姿、深度和点云重建上达到最优。

AirZoo: A Unified Large-Scale Dataset for Grounding Aerial Geometric 3D Vision

AirZoo: 一种用于地面几何3D视觉的统一大规模数据集

Xiaoya Cheng, Rouwan Wu, Xinyi Liu, Zeyu Cui, Yan Liu, Na Zhao, Yu Liu, Maojun Zhang, Shen Yan

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D vision(title,abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出AirZoo数据集，通过可扩展生成流程、全面场景多样性和丰富的几何标注，解决无人机感知中复杂视角变换和环境条件的挑战，验证其在三维重建和图像检索中的有效性。

Comments ECCV 2026. Project page: https://nudt-sawlab.github.io/AirZoo/

VS3R: Robust Full-frame Video Stabilization via Deep 3D Reconstruction

VS3R：基于深度三维重建的鲁棒全帧视频稳定

Muhua Zhu, Xinhao Jin, Xinping Wang, Yu Zhang, Yifei Xue, Tie Ji, Yizhen Lao

机构 * Hunan University（湖南大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出VS3R框架，结合前馈三维重建与生成式视频扩散，通过联合估计相机参数、深度和掩码，并引入混合稳定渲染模块和稳定驱动扩散模型，实现高保真全帧视频稳定，在鲁棒性和视觉质量上显著优于现有方法。

Visual Geometry Transformer in the Wild: Distractor-Free 3D Reconstruction

野外视觉几何变换器：无干扰物的三维重建

Tianbo Pan, Xingyi Yang, Shizun Wang, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出VGTW框架，通过干扰物感知训练策略分离并抑制干扰区域，实现从不一致视角进行鲁棒的三维重建，无需额外三维监督。

Comments Project page: https://tianbo-pan.github.io/vgt-w/

MooMIns -- Monocular 3D Reconstruction and Object Pose Estimation from Multiple Instances

MooMIns -- 多实例单目3D重建与物体姿态估计

Robert Langendörfer, Markus Hillemann, Markus Ulrich

机构 * Institute of Photogrammetry and Remote Sensing, Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院摄影测量与遥感研究所） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MooMIns方法，利用单张图像中同一物体的多个实例提供隐式多视图几何，通过反向高斯泼溅实现3D重建和6D姿态估计，避免深度先验导致的幻觉。

Reasmory: 3D Reconstruction as Explicit Memory for VLMs Spatial Reasoning

Reasmory: 3D重建作为VLMs空间推理的显式记忆

Jixuan He, Xueting Li, Chieh Hubert Lin, Ming-Hsuan Yang

机构 * Cornell Tech, Cornell University（康奈尔科技学院、康奈尔大学） ； NVIDIA（英伟达） ； illoca AI（illoca人工智能） ； The University of California, Merced（加州大学梅尔塞德斯分校） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title)；point cloud(abstract)；spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Reasmory框架，通过结构化程序执行重建的3D显式记忆，并引入轻量级领域特定语言约束VLM查询和操作，在空间推理任务上提升6-18%。

iLRM: An Iterative Large 3D Reconstruction Model

iLRM：一种迭代式大型3D重建模型

Gyeongjin Kang, Seungtae Nam, Seungkwon Yang, Xiangyu Sun, Sameh Khamis, Abdelrahman Mohamed, Eunbyung Park

机构 * Sungkyunkwan University（首尔大学） ； Yonsei University（延世大学） ； Rembrand ； Meta 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种迭代式大型3D重建模型iLRM，通过解耦场景表示、分解多视图交互和注入高分辨率信息，实现高效、可扩展的前馈3D重建，在RE10K和DL3DV数据集上优于现有方法。

Comments Project page: https://gynjn.github.io/iLRM/

3D Reconstruction and Knowledge Distillation to Improve Multi-View Image Models to Explore Spike Volume Estimation in Wheat

3D重建与知识蒸馏以改进多视角图像模型以探索小麦籽粒体积估计

Olivia Zumsteg, Jannis Widmer, Yann Bourdé, Norbert Kirchgessner, Andreas Hund, Lukas Roth, Paraskevi Nousi

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Swiss Data Science Center（瑞士数据科学中心） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种混合2D-3D方法，通过训练过程中知识蒸馏，使模型能够高效地进行图像-only推理。该方法结合了基于距离直方图特征的刚性不变点云网络和提出的多视角图像基于调节Transformer（RT）的集成架构，最终通过特征或标签蒸馏将知识转移到纯图像模型中，从而提高了籽粒体积估计的精度和效率。

Comments 8 pages, 6 figures (Appendix: 4 pages, 5 figures)

HAD: Hallucination-Aware Diffusion Priors for 3D Reconstruction

HAD：面向3D重建的幻觉感知扩散先验

Xi Liu, Weiwei Sun, Zhou Ren, Chris Broaddus, Siyu Huang, Laurent Guigues

机构 * Amazon AWS（亚马逊AWS） ； Clemson University（克莱姆森大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出HAD，一种面向3D重建的幻觉感知扩散先验，通过利用预训练在大规模3D数据上的馈送式新视角合成（NVS）网络的多视角推理能力，估计增强图像的像素级幻觉分数图，从而在逐步3D重建过程中选择性地屏蔽不可靠像素，减少幻觉伪影，提升3D重建质量。

Comments Accepted by CVPR 2026

Rapid Forest Fuel Load Estimation via Virtual Remote Sensing and Metric-Scale Feed-Forward 3D Reconstruction

通过虚拟遥感和度量尺度前馈3D重建快速估算森林燃料负荷

Quanyun Wu, Kyle Gao, Wentao Sun, Zhengsen Xu, Hudson Sun, Linlin Xu, Yuhao Chen, David A. Clausi, Jonathan Li

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Calgary（卡尔加里大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种自动化 pipeline，利用 Google Earth Studio 生成低空轨道影像和相机姿态，结合 Pi-Long 模型进行密集3D重建，并通过度量恢复模块和 watershed 分割算法估算森林燃料负荷。

Comments Accepted for publication at IEEE IGARSS 2026

Robo3R: Enhancing Robotic Manipulation with Accurate Feed-Forward 3D Reconstruction

Robo3R：通过精确的前馈3D重建增强机器人操作

Sizhe Yang, Linning Xu, Hao Li, Juncheng Mu, Jia Zeng, Dahua Lin, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 Robo3R通过前馈3D重建模型，直接从RGB图像和机器人状态实时预测高精度场景几何，提升机器人操作的精度与一致性。

Comments Published at Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

3D Reconstruction Techniques in the Manufacturing Domain: Applications, Research Opportunities and Use Cases

制造领域中的3D重建技术：应用、研究机会与用例

Chialoon Cheng, Kaijun liu, Zhiyang Liu, Marcelo H Ang

机构 * Advanced Robotics Centre（先进机器人中心） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文综述了制造领域3D重建技术的发展现状，分析了传统方法与深度学习方法的差异，指出统一框架的不足，并总结了质量检测等关键应用及未来研究方向。

Comments 24 pages

GeoRect4D: Geometry-Compatible Generative Rectification for Dynamic Sparse-View 3D Reconstruction

GeoRect4D：几何兼容的生成性矩形化用于动态稀疏视角3D重建

Zhenlong Wu, Zihan Zheng, Xuanxuan Wang, Qianhe Wang, Hua Yang, Xiaoyun Zhang, Qiang Hu, Wenjun Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title)；3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出GeoRect4D框架，通过闭环优化结合显式3D一致性与生成性细化，解决动态稀疏视角3D重建中的几何崩溃和漂移问题，提升重建精度与时间一致性。

Geometric Context Transformer for Streaming 3D Reconstruction

流式3D重建的几何上下文变换器

Lin-Zhuo Chen, Jian Gao, Yihang Chen, Ka Leong Cheng, Yipengjing Sun, Liangxiao Hu, Nan Xue, Xing Zhu, Yujun Shen, Yao Yao, Yinghao Xu

机构 * technology.robbyant.com（robbyant技术公司） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出LingBot-Map，基于几何上下文变换器架构，通过精心设计的注意力机制实现流式3D重建，兼顾几何精度、时间一致性和计算效率，达到20FPS的稳定高效推理。

Comments Project page: https://technology.robbyant.com/lingbot-map Code: https://github.com/robbyant/lingbot-map

A Comparison of Multi-View Stereo Methods for Photogrammetric 3D Reconstruction: From Traditional to Learning-Based Approaches

多视图立体方法在摄影测量3D重建中的比较：从传统方法到基于学习的方法

Yawen Li, George Vosselman, Francesco Nex

机构 * Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation (ITC), University of Twente（特温特大学地理信息科学与地球观测学院（ITC）） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文比较了传统与基于学习的多视图立体方法在摄影测量3D重建中的性能，评估了COLMAP与MVSNet、Stereo4D等方法在精度、覆盖范围和运行时间上的表现。

ZipMap: Linear-Time Stateful 3D Reconstruction via Test-Time Training

ZipMap: 通过测试时训练实现线性时间的态持久3D重建

Haian Jin, Rundi Wu, Tianyuan Zhang, Ruiqi Gao, Jonathan T. Barron, Noah Snavely, Aleksander Holynski

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；3D vision(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ZipMap通过测试时训练层实现线性时间双向3D重建，效率超过二次时间方法，能在10秒内处理700多帧。

Comments Project page: https://haian-jin.github.io/ZipMap

GaMO: Geometry-aware Multi-view Diffusion Outpainting for Sparse-View 3D Reconstruction

GaMO：基于几何的多视角扩散补全用于稀疏视角3D重建

Yi-Chuan Huang, Hao-Jen Chien, Chin-Yang Lin, Ying-Huan Chen, Yu-Lun Liu

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；NeRF(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出GaMO框架，通过多视角补全实现稀疏视角3D重建，无需训练即可在零样本条件下提升重建性能，实验表明其在稀疏视角下具有高效且准确的重建能力。

Comments Project page: https://yichuanh.github.io/GaMO/

OccuFly: A 3D Vision Benchmark for Semantic Scene Completion from the Aerial Perspective

OccuFly：一种用于从空中视角进行语义场景补全的3D视觉基准

Markus Gross, Sai B. Matha, Aya Fahmy, Rui Song, Daniel Cremers, Henri Meess

机构 * Fraunhofer Institute IVI（弗劳恩霍夫交通与基础设施系统研究所） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； MCML（慕尼黑机器学习中心） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D vision(title)；3D reconstruction(abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出OccuFly基准，通过无LiDAR相机数据生成框架，提供21类语义的20000+样本，评估视觉模型在空中场景中的局限性。

Comments Accepted to CVPR 2026

GaussFusion: Improving 3D Reconstruction in the Wild with A Geometry-Informed Video Generator

GaussFusion: 通过几何引导的视频生成提升野外3D重建

Liyuan Zhu, Manjunath Narayana, Michal Stary, Will Hutchcroft, Gordon Wetzstein, Iro Armeni

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Zillow Group（Zillow集团） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 GaussFusion通过几何引导的视频生成技术改进3DGS重建，解决常见伪影问题，提供更鲁棒的3D重建方法，实现在新型视图合成中的最佳性能。

Comments CVPR 2026 main paper camera-ready. Project page: http://research.zhuliyuan.net/projects/GaussFusion/

FluidGaussian: Propagating Simulation-Based Uncertainty Toward Functionally-Intelligent 3D Reconstruction

FluidGaussian: 通过基于仿真的不确定性传播实现功能智能的3D重建

Yuqiu Liu, Jialin Song, Marissa Ramirez de Chanlatte, Rochishnu Chowdhury, Rushil Paresh Desai, Wuyang Chen, Daniel Martin, Michael W. Mahoney

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； Lawrence Berkeley National Lab（劳伦斯伯克利国家实验室） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； International Computer Science Institute（国际计算机科学研究所） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；NeRF(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出FluidGaussian方法，通过耦合几何重建与流体-结构相互作用，提升3D重建的物理真实性和功能感知能力，实验显示在多个数据集上提升了视觉质量和物理仿真精度。

Comments Accepted by CVPR 2026

E-RayZer: Self-supervised 3D Reconstruction as Spatial Visual Pre-training

E-RayZer：基于空间视觉预训练的自监督3D重建

Qitao Zhao, Hao Tan, Qianqian Wang, Sai Bi, Kai Zhang, Kalyan Sunkavalli, Shubham Tulsiani, Hanwen Jiang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；3D vision(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出E-RayZer，一种通过未标注图像直接学习几何基础表示的自监督3D视觉模型，通过显式几何实现3D重建，优于现有方法。

Comments CVPR 2026 Camera-ready. Project website: https://qitaozhao.github.io/E-RayZer

Wid3R: Wide Field-of-View 3D Reconstruction via Camera Model Conditioning

Wid3R：通过相机模型条件化实现宽视角三维重建

Dongki Jung, Jaehoon Choi, Adil Qureshi, Somi Jeong, Dinesh Manocha, Suyong Yeon

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； NAVER LABS 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；NeRF(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Wid3R是一种多视角视觉几何重建的前馈神经网络，支持宽视角相机模型。该方法通过球谐函数的射线表示和新型相机模型标记实现抗畸变重建，首次支持360影像的多帧前馈3D重建，提升性能达33.67%。

UniQueR: Unified Query-based Feedforward 3D Reconstruction

UniQueR：统一的基于查询的前馈3D重建

Chensheng Peng, Quentin Herau, Jiezhi Yang, Yichen Xie, Yihan Hu, Wenzhao Zheng, Matthew Strong, Masayoshi Tomizuka, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition ； UC Berkeley（伯克利大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；NeRF(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniQueR通过统一的基于查询的前馈框架实现高效准确的3D重建，利用稀疏3D查询推理问题，减少内存和计算成本，提升几何表达能力。