3D 视觉

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)

Late-decoupled 3D Hierarchical Semantic Segmentation with Semantic Prototype Discrimination based Bi-branch Supervision

迟解耦的3D层次语义分割与基于语义原型判别的双分支监督

Shuyu Cao, Chongshou Li, Jie Xu, Tianrui Li, Na Zhao

机构 * School of Computing and AI, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China（计算机与人工智能学院，西南交通大学，成都，中国） ； Singapore University of Technology and Design, Singapore（新加坡科技设计大学，新加坡） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种迟解耦的3D层次语义分割框架，结合基于语义原型的双分支监督机制，以解决多层次冲突和类别不平衡问题，实现更准确的3D场景分割。

Real-Time 3D Object Detection with Inference-Aligned Learning

基于推理对齐学习的实时3D物体检测

Chenyu Zhao, Xianwei Zheng, Zimin Xia, Linwei Yue, Nan Xue

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

AI总结 SR3D通过空间优先级最优传输分配和排名意识自适应自蒸馏方案，提升实时3D物体检测的准确性和效率

Comments Accepted by AAAI 2026

LiSTAR: Ray-Centric World Models for 4D LiDAR Sequences in Autonomous Driving

LiSTAR: 基于4D激光雷达序列的射线中心世界模型用于自动驾驶

Pei Liu, Songtao Wang, Lang Zhang, Xingyue Peng, Yuandong Lyu, Jiaxin Deng, Songxin Lu, Weiliang Ma, Xueyang Zhang, Yifei Zhan, XianPeng Lang, Jun Ma

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

AI总结 LiSTAR通过射线中心变换器和混合柱形球形表示，实现高保真4D激光雷达数据生成，提升自动驾驶模拟的可控性和真实性。