自动驾驶

One-Stage Object Detectors in Autonomous Driving

自动驾驶中的单阶段目标检测器

Jonel Roman, Ryan Sirjue, Peter Nguyen, Daniel Krutky, Juan Jesus, Sudip Dhakal

机构 * Florida Gulf Coast University（佛罗里达海湾海岸大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文针对自动驾驶场景调研分析单阶段目标检测器，涵盖其演进、架构对比、相关数据集与指标等，指出该类检测器需平衡速度等性能且与实际应用仍有差距。

ForestMamba: Sparse Mamba with Geometry-guided Queries for 3D Forest Point Cloud Segmentation

ForestMamba: 基于几何引导查询的稀疏Mamba用于3D森林点云分割

Trung Thanh Nguyen, Tuan-Anh Vu, Duc Viet Le, Yasutomo Kawanishi, Takahiro Komamizu, Ichiro Ide, Teja Kattenborn

机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； RIKEN Seika（日本理化学研究所Seika研究中心） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Twente（埃因霍温理工大学） ； Ritsumeikan University（立命馆大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出ForestMamba方法，通过稀疏编码器、几何引导查询初始化和Mamba查询解码器，实现高效且结构感知的森林点云分割，在七个森林区域上优于现有方法，推理速度提升3倍，GPU内存降低2.3倍。

Comments 37th British Machine Vision Conference (BMVC 2026)

The Impact of CutMix on Reliability and Robustness in Semantic Segmentation

CutMix对语义分割中可靠性与鲁棒性的影响

Steven Landgraf, Markus Ulrich

机构 * Institute of Photogrammetry and Remote Sensing (IPF), Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（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 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 该研究探究CutMix对语义分割的影响，发现其对分割准确率影响微小，但可提升模型可靠性，尤其在分布偏移场景下，增强的是校准度与不确定性可信度，对安全关键应用意义重大。

Comments Accepted for publication in the ISPRS Annals (ISPRS Congress 2026, Toronto, Oral Presentation)

PartialBiGrasp: Inferring Hidden Local Geometry for Bimanual Grasping from Partial Views

PartialBiGrasp：从部分视角推断隐藏局部几何以实现双臂抓取

Ayush Kaura, Vignesh Vembar, Md Faizal Karim, Keshab Patra, K Madhava Krishna

机构 * Robotics Research Center IIIT Hyderabad（印度信息技术研究所海得拉巴分校机器人研究中心） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 PartialBiGrasp是基于部分点云的双臂抓取生成框架，通过卷积占用网络学习几何特征生成抓取对并优化，经实验验证可实现鲁棒稳定的抓取。

USR-Drive: Unified Driving Scene Representation via Joint Denoising of 3D Gaussians and Boxes

USR-Drive：通过3D高斯与边界框联合去噪实现统一驾驶场景表示

Li-Heng Chen, Haokai Pang, Chengye Su, Jiarun Liu, Qifeng Chen, Ziqian Ni, Jianxin Huang, Shi-Sheng Huang, Hongbo Fu, Sheng Yang

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出USR-Drive框架，将3D高斯与边界框作为对齐的潜在令牌流，通过统一多模态扩散Transformer联合去噪，在nuScenes和VKitti数据集上实现动态重建与3D检测的SOTA性能。

RoGS: Adaptive Meshgrid Gaussian for Large-Scale Road Surface Mapping

RoGS：用于大规模路面映射的自适应网格高斯方法

Tianchen Deng, Zhiheng Feng, Wenhua Wu, Ziming Li, Chang Nie, Siting Zhu, Hesheng Wang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong university（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； State Key Laboratory of Avionics Integration and Aviation System-of-Systems Synthesis（航空电子集成与航空系统-of-系统综合国家重点实验室） ； Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location Based Services（上海基于位置服务重点实验室） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对大规模路面映射中传统方法的局限，提出ROADGS-T框架，基于自适应网格高斯表示，通过放置二维高斯面片建模路面，减少冗余，并引入自适应网格和姿态稳健细化策略，提升表示效率和结构保真度。