3D 视觉

Joint Learning of Depth, Pose, and Local Radiance Field for Large Scale Monocular 3D Reconstruction

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

Shahram Najam Syed, Yitian Hu, Yuchao Yao

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

Diachronic Stereo Matching for Multi-Date Satellite Imagery

多时相立体匹配用于多日期卫星影像

Elías Masquil, Luca Savant Aira, Roger Marí, Thibaud Ehret, Pablo Musé, Gabriele Facciolo

机构 * IIE, Facultad de Ingeniería, Universidad de la República（乌拉圭国家工程院，工程学院，乌拉圭共和国大学） ； Politecnico di Torino（托斯卡纳理工学院） ； Eurecat, Centre Tecnologic de Catalunya（欧洲催化中心，加泰罗尼亚技术中心） ； AMIAD, Pôle Recherche（AMIAD研究极） ； Universite Paris-Saclay, CNRS, ENS Paris-Saclay, Centre Borelli（巴黎萨克雷大学，国家科学研究中心，巴黎萨克雷高等师范学校，博雷利中心） ； Institut Universitaire de France（法国国家科学研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出多时相立体匹配方法，利用深度网络和单目先验，实现多日期卫星影像的可靠3D重建。

Journal ref ISPRS congress, ISPRS, Jul 2026, Toronto, Canada

Advances in Artificial Intelligence: A Review for the Creative Industries

人工智能进展：面向创意产业的综述

Nantheera Anantrasirichai, Fan Zhang, David Bull

机构 * Visual Information Laboratory, University of Bristol, Bristol, UK（布里斯托大学视觉信息实验室） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)

AI总结 本文综述了自2022年以来人工智能在创意产业中的进展，探讨了生成式AI、大语言模型和扩散模型等技术对创意生产流程的影响，并分析了人类与AI协作的新趋势及面临的挑战。

Comments This is an updated review of our previous paper (see https://doi.org/10.1007/s10462-021-10039-7), and has been accepted by Artificial Intelligence Review journal

Molecular Representations in Implicit Functional Space via Hyper-Networks

通过超网络在隐式函数空间中学习分子表示

Zehong Wang, Xiaolong Han, Qi Yang, Xiangru Tang, Fang Wu, Xiaoguang Guo, Weixiang Sun, Tianyi Ma, Pietro Lio, Le Cong, Sheng Wang, Chuxu Zhang, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（内布拉斯加大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Independent Researcher Visiting Zhang's Lab in UConn（独立研究者） ； University of Surrey（萨里大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)

AI总结 MolField通过超网络在隐式函数空间中学习分子表示，实现对分子场的连续建模，提升分子性质预测的稳定性与泛化能力。