An Adaptive Sampling Approach to 3D Reconstruction of Weld Joint
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);point cloud(abstract);分类 cs.RO
Comments Disapproval of funding organization
视觉与机器人
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);point cloud(abstract);分类 cs.RO
Comments Disapproval of funding organization
TelePhysics: 从单张图像生成物理一致的多物体场景 with 实时交互
机构 * Fudan University(复旦大学) ; Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)(中国电信人工智能研究院(TeleAI))
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(abstract,abstract_cn);3D generation(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文提出TelePhysics,一种无需训练的框架,通过整体场景级3D重建将单张图像转换为物理一致且可控的视频。该方法通过统一的空间坐标系统表示完整场景几何,解决物体穿透和对齐模糊问题,实现准确的多物体交互和更丰富的复杂控制类型,从而在保持逼真视觉保真度的同时实现实时物理交互预览。
Comments ACMMM 2026. Project page: https://physomni.github.io/
City-Mesh3R:面向仿真就绪的城市级多视图三维网格重建
机构 * Visual Computing & Embodied AI Lab, TCS Research(视觉计算与具身人工智能实验室,TCS研究)
专题命中 三维重建 :NeRF(abstract,abstract_cn);Gaussian Splatting(abstract);3D reconstruction(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 提出City-Mesh3R框架,通过分治策略从大规模无序图像集合端到端重建水密表面网格,解决城市尺度重建中几何不完整、表面不规则及计算复杂性问题。
Comments Accepted to the USM3D Workshop Proceedings at the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026 as an Oral Presentation. Project page: https://citymesh3r.github.io/
EAG-PT:考虑发射的高斯和路径追踪用于漫反射室内场景重建与编辑
机构 * Zhejiang University(浙江大学) ; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) ; Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) ; The University of Hong Kong(香港大学)
专题命中 三维重建 :NeRF(abstract,abstract_cn);3DGS(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 EAG-PT通过统一的2D高斯表示实现室内场景的物理重建与渲染,支持可编辑的漫反射全局光照,结合高效单次反弹优化和高质量多次反弹路径追踪,优于现有方法。
Comments SIGGRAPH 2026 Conference Paper; Project Page: https://eag-pt.github.io
专题命中 三维重建 :Gaussian Splatting(abstract);3DGS(abstract);point cloud(abstract);novel view synthesis(abstract)
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.GR、cs.RO
Comments CVPR 2025. Project website: https://fast3r-3d.github.io/
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);point cloud(abstract)
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.GR、cs.RO
Comments Paper and Appendix, Accepted in ACVR workshop at ICCV conference
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.GR、cs.RO
Comments 33 page- 177 references
Journal ref IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing-2023
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.GR、cs.RO
Comments CVPR 2023
专题命中 三维重建 :point cloud(title,abstract);分类 cs.CV、cs.GR、cs.RO
专题命中 三维重建 :point cloud(title,abstract);分类 cs.CV、cs.GR、cs.RO
Comments CVPR 2022 Oral. Code available at https://github.com/hancyran/RepSurf
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.GR、cs.RO
专题命中 三维重建 :point cloud(title,abstract);分类 cs.CV、cs.GR、cs.RO
Comments Accepted to CVPR 2019 as an oral presentation. Project page at https://yochengliu.github.io/Relation-Shape-CNN
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);point cloud(abstract)
Comments Published at 28th Workshop on Information Technologies and Systems, December 16-18, 2018, Santa Clara, CA, USA
开放森林观测站的神经树重建
机构 * Berkeley AI Research, University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校伯克利人工智能研究) ; Department of Plant Sciences, University of California, Davis(加州大学戴维斯分校植物科学系)
专题命中 三维重建 :NeRF(abstract,abstract_cn);3D vision(abstract);3D reconstruction(abstract);分类 cs.CV
AI总结 针对开放森林观测站中经典运动恢复结构方法重建质量差的问题,提出引入神经辐射场提升3D树重建的细节与鲁棒性,并展望未来工作。
Comments Published as a workshop paper at "Tackling Climate Change with Machine Learning", ICLR 2024
水下场景的视觉增强与三维表示:综述
机构 * Visual Information Laboratory, University of Bristol(视觉信息实验室,布里斯托尔大学) ; Submerged Resources Center, National Park Service(水下资源中心,国家公园服务) ; Marine Imaging Technologies, LLC(海洋成像技术有限公司) ; Gates Underwater Products, Inc(盖茨水下产品公司) ; Esprit film and television Ltd(Esprit电影和电视有限公司)
专题命中 三维重建 :NeRF(summary_cn);Gaussian Splatting(abstract);3D reconstruction(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文综述了水下视觉增强和三维重建方法,从物理模型到非学习与数据驱动技术(如NeRF和3D高斯溅射),并评估了多种算法在基准数据集上的性能,指出了未来研究方向。
Journal ref Artificial Intelligence Review (2026)
额外视角何时有用?适配带额外图像的单视图3D重建
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文提出ASV3D框架,通过零样本适配和优化适配两种策略,改进单视图3D重建,在基准及真实数据集上提升了重建精度与鲁棒性,效果优于基线方法。
SonarSweep: 通过平面扫描融合声纳与视觉以实现鲁棒的3D重建
机构 * Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) ; Chinese University of Hong Kong, Hong Kong(香港中文大学) ; Department of Automation, Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学自动化系)
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 本文提出SonarSweep,一种端到端的深度学习框架,通过将平面扫描算法应用于声纳与视觉数据的跨模态融合,克服了单一模态方法在 underwater 环境中3D重建的局限性,实现了更精确和稳定的深度图生成。
Comments 8 pages, 9 figures, conference
TouchAnything: 从稀疏机器人触碰引导的3D重建
机构 * Tsinghua University(清华大学) ; Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) ; University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 本文提出TouchAnything框架,利用预训练的2D视觉扩散模型作为语义和几何先验,从稀疏触觉测量中实现准确的3D重建,优于现有基线方法,支持开放世界中未见过的物体实例重建。
Comments Project Page: https://grange007.github.io/touchanything
STAC:用于流式3D重建的时空感知缓存压缩
机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文提出STAC框架,通过时空感知缓存机制提升流式3D重建的内存效率和重建质量,减少内存消耗并加速推理。
Comments 10 pages, 6 figures. Accepted by CVPR 2026. This version includes supplementary material
SING3R-SLAM:基于子地图的室内单目高斯SLAM与3D重建先验
机构 * Technical University of Munich(慕尼黑工业大学) ; Google(谷歌) ; Munich Center for Machine Learning(慕尼黑机器学习中心) ; VisualAIs
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 本文提出SING3R-SLAM,通过全局一致的高斯地图和子地图级全局对齐,实现高效的室内单目SLAM与3D重建,实验显示其在姿态估计、3D重建和视图渲染方面性能优异。
NLiPsCalib:一种高效的高保真3D重建弯曲视觉触觉传感器校准框架
机构 * School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University(信息科学与技术学院,上海科技大学)
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 NLiPsCalib通过可控光源和近光光度立体技术,实现高效且高保真的弯曲视觉触觉传感器3D重建与校准,降低定制开发门槛。
Comments 8 pages, 8 figures, accepted to 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA 2026)
UniScale:通过先验注入实现多视角理解的统一尺度感知3D重建
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 UniScale通过整合几何先验实现多视角下的统一尺度感知3D重建,适用于机器人感知任务。
通过混合现实进行3D重建:一种用于室内SLAM的即时盲区检测器
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title);point cloud(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 通过混合现实技术实现室内SLAM的即时盲区检测,提升3D重建精度与效率。
Comments 21 pages, 13 figures, 3 tables
Journal ref Advanced Engineering Informatics, 2026, Article 104065
联合学习深度、姿态和局部辐射场以实现大规模单目3D重建
机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学机器人研究所)
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title);NeRF(abstract);分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 本文提出联合学习深度、姿态和局部辐射场的方法,实现大规模单目3D重建,有效降低轨迹误差,提升重建精度和视角合成质量。
Comments 8 pages, 2 figures, 2 tables
单视图3D船舶重建用于海上监控的合成到现实领域桥梁
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文提出一种基于合成数据的单视图3D船舶重建方法,通过高效网络和领域迁移技术,实现海上监控的实时3D可视化。
Journal ref Applications of Machine Learning 2025, Proc. of SPIE Vol. 13606, 136061G 2025 Published by SPIE 0277-786X
基于姿态漂移的声学神经3D重建
机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学机器人研究所)
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 本文提出了一种联合优化神经场景表示和声纳姿态的算法,以提升在姿态漂移下的声学3D重建精度。
Comments 8 pages, 8 figures. This paper is accepted by 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
点云到网格重建:方法、权衡与实现指南
机构 * School of Science and Engineering(科学与工程学院)
专题命中 三维重建 :point cloud(title,abstract);分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文系统梳理了点云到网格重建的多种方法,分析了不同方法间的权衡,并提供了选择和实现的实用指南。
MUT3R:面向动态3D重建的运动感知更新Transformer
机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; Nanyang Technological University(南洋理工大学)
专题命中 三维重建 :3D reconstruction(title,abstract);分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 MUT3R通过利用预训练Transformer的运动线索,在无需训练的情况下抑制动态内容,提升动态场景下的3D重建时间一致性和姿态鲁棒性。