3D 视觉

Synthetic-to-Real Domain Bridging for Single-View 3D Reconstruction of Ships for Maritime Monitoring

单视图3D船舶重建用于海上监控的合成到现实领域桥梁

Borja Carrillo-Perez, Felix Sattler, Angel Bueno Rodriguez, Maurice Stephan, Sarah Barnes

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

Urban Neural Surface Reconstruction from Constrained Sparse Aerial Imagery with 3D SAR Fusion

从受约束的稀疏航空影像中融合3D合成孔径雷达实现城市神经表面重建

Da Li, Chen Yao, Tong Mao, Jiacheng Bao, Houjun Sun

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

AI总结 本文提出融合3D SAR与航空影像的城市神经表面重建框架，通过引入雷达空间约束提升稀疏视角下的重建精度和鲁棒性。

4D-CAAL: 4D Radar-Camera Calibration and Auto-Labeling for Autonomous Driving

4D-CAAL：面向自动驾驶的4D雷达-相机校准与自动标注

Shanliang Yao, Zhuoxiao Li, Runwei Guan, Kebin Cao, Meng Xia, Fuping Hu, Sen Xu, Yong Yue, Xiaohui Zhu, Weiping Ding, Ryan Wen Liu

机构 * School of Information Engineering, Yancheng Institute of Technology（信息工程学院，盐城职业技术学院） ； School of Navigation, Wuhan University of Technology（导航学院，武汉理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； School of Information Engineering, Yancheng Institute Technology（信息工程学院，盐城职业技术学院） ； School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（先进技术学院，西安交通大学利物浦大学） ； School of Information Science and Technology, Nantong University（信息科学与技术学院，南通大学） ； State Key Laboratory of Maritime Technology and Safety（船舶技术与安全国家重点实验室） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 4D-CAAL提出了一种统一框架，通过双用途校准目标和自动标注流程，实现4D雷达与相机的高精度校准，减少人工标注工作量，加速自动驾驶多模态感知系统开发。

GR3EN: Generative Relighting for 3D Environments

GR3EN: 生成式3D环境光照

Xiaoyan Xing, Philipp Henzler, Junhwa Hur, Runze Li, Jonathan T. Barron, Pratul P. Srinivasan, Dor Verbin

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Google Research（谷歌研究） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 GR3EN通过将视频到视频扩散模型输出蒸馏到3D重建中，实现对房间尺度场景的可控3D光照调整，无需解决逆渲染问题，适用于复杂现实场景。

Comments project page: https://gr3en-relight.github.io/

RAVE: Rate-Adaptive Visual Encoding for 3D Gaussian Splatting

RAVE: 适应性速率的3D高斯点云编码

Hoang-Nhat Tran, Francesco Di Sario, Gabriele Spadaro, Giuseppe Valenzise, Enzo Tartaglione

机构 * Université Paris-Saclay, CNRS, CentraleSupélec, L2S 91190 Gif-sur-Yvette, France（巴黎-萨克雷大学、法国国家科学研究中心、中央超导电子学学院、L2S实验室） ； University of Turin, Italy（都灵大学） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris, France（LTCI、巴黎电信学院、巴黎高等理工学院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 RAVE提出了一种灵活的3D高斯点云压缩方法，支持动态速率控制，实现高效高质量的压缩，适用于沉浸式应用。

Edge Collaborative Gaussian Splatting with Integrated Rendering and Communication

边缘协同高斯点散布与集成渲染与通信

Yujie Wan, Chenxuan Liu, Shuai Wang, Tong Zhang, James Jianqiao Yu, Kejiang Ye, Dusit Niyato, Chengzhong Xu

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

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

AI总结 本文提出边缘协同高斯点散布与集成渲染与通信方法，通过联合优化协作状态和边缘功率分配，解决低成本设备渲染质量退化问题，并通过PMM和ILO算法提升性能与效率。

Comments IEEE ICASSP, Barcelona, Spain, 2026

Progressively Deformable 2D Gaussian Splatting for Video Representation at Arbitrary Resolutions

逐步变形的2D高斯点云用于任意分辨率的视频表示

Mufan Liu, Qi Yang, Miaoran Zhao, He Huang, Le Yang, Zhu Li, Yiling Xu

机构 * Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学） ； University of Missouri--Kansas City, Kansas City, MO, USA（密苏里大学-堪萨斯城分校） ； University of Canterbury, Christchurch, New Zealand（坎特伯雷大学） 纠错

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

AI总结 D2GV-AR通过可变形的2D高斯点云实现任意分辨率的视频表示，支持高效渐进编码和多尺度码率-质量适应。

Lightweight High-Fidelity Low-Bitrate Talking Face Compression for 3D Video Conference

轻量级高保真低比特率说话人脸压缩用于3D视频会议

Jianglong Li, Jun Xu, Bingcong Lu, Zhengxue Cheng, Hongwei Hu, Ronghua Wu, Li Song

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； AntGroup（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种轻量级高保真低比特率的3D说话人脸压缩框架，结合参数建模与神经渲染技术，实现高效高质量的3D视频会议应用。

Efficient4D: Fast Dynamic 3D Object Generation from a Single-view Video

Efficient4D: 从单视角视频快速生成动态3D对象

Zijie Pan, Zeyu Yang, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； University of Surrey（Surrey大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Efficient4D通过高效框架实现从单视角视频快速生成动态3D对象，提升速度10倍并保持高质量

Comments IJCV version

SSCATeR: Sparse Scatter-Based Convolution Algorithm with Temporal Data Recycling for Real-Time 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds

SSCATeR: 基于稀疏散射的卷积算法与时间数据回收用于LiDAR点云中的实时3D物体检测

Alexander Dow, Manduhu Manduhu, Matheus Santos, Ben Bartlett, Gerard Dooly, James Riordan

机构 * Drone Systems Lab, School of Computing, Engineering and Physical Sciences, University of the West of Scotland（无人机系统实验室，计算、工程与物理科学学院，西方苏格兰大学） ； Centre for Robotics and Intelligent Systems, University of Limerick（机器人与智能系统中心，利默里克大学） 纠错

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

AI总结 SSCATeR通过时间数据回收和稀疏散射卷积，实现LiDAR点云中实时3D物体检测的高效检测。

Comments 23 Pages, 27 Figures, This work has been accepted for publication by the IEEE Sensors Journal. Please see the first page of the article PDF for copyright information

Soft Masked Transformer for Point Cloud Processing with Skip Attention-Based Upsampling

用于点云处理的软掩码Transformer与跳过注意力上采样

Yong He, Hongshan Yu, Chaoxu Mu, Mingtao Feng, Tongjia Chen, Zechuan Li, Anwaar Ulhaq, Ajmal Mian

机构 * Artificial Intelligence School, Anhui University（安徽大学人工智能学院） ； National Engineering Laboratory for Robot Visual Perception and Control Technology, College of Electrical and Information Engineering, Hunan University（机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室，湖南大学电气与信息工程学院） ； Artificial Intelligence School, Xidian University（西安电子科技大学人工智能学院） ； Department of Computer Science, The University of Western Australia（西澳大学计算机科学系） ； Central Queensland University（中央昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 SMTransformer通过整合任务级信息和跳过注意力上采样提升点云处理性能，实现S3DIS和SWAN数据集上的高精度语义分割。

Comments Conditionally accepted by IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

RSGround-R1: Rethinking Remote Sensing Visual Grounding through Spatial Reasoning

RSGround-R1: 重新思考通过空间推理的遥感视觉定位

Shiqi Huang, Shuting He, Bihan Wen

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（电气电子工程学院，南洋理工大学） ； MoE Key Laboratory of Interdisciplinary Research of Computation and Economics, Shanghai University of Finance and Economics（教育部计算与经济交叉学科重点实验室，上海财经大学） 纠错

专题命中 空间理解 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 RSGround-R1通过引入空间推理引导的后训练框架，提升遥感图像中目标物体的定位精度与鲁棒性。