S-MUSt3R: Sliding Multi-view 3D Reconstruction
S-MUSt3R：滑动多视角三维重建
专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；3D vision(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 S-MUSt3R通过序列分割和轻量级优化实现高效单目三维重建，利用MUSt3R模型在大规模RGB流中实现高精度重建。
Comments 8 pages, 5 figures, 5 tables
视觉与机器人
3D 视觉
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
1. 三维重建 4 篇
SuperPoint-E: local features for 3D reconstruction via tracking adaptation in endoscopy
SuperPoint-E：通过内窥镜跟踪适应进行3D重建的局部特征
机构 * University of Zaragoza（萨拉戈萨大学） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院）
专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 SuperPoint-E通过跟踪适应策略提升内窥镜视频中3D重建的特征提取性能，实现更密集和更精确的重建结果。
Comments 12 pages, 5 tables, 6 figures
Quasi-Medial Distance Field (Q-MDF): A Robust Method for Approximating and Discretizing Neural Medial Axes
准中轴距离场（Q-MDF）：一种用于近似和离散化神经中轴的稳健方法
机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； School of Mathematics, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学数学学院） ； School of Computer Science and Technology, Shandong University（山东大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of System Software (CAS), Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所系统软件重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院）
专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文提出Q-MDF方法，通过隐式重建技术实现从点云和网格中稳健提取中轴，提升中轴变换的准确性和鲁棒性。
JOintGS: Joint Optimization of Cameras, Bodies and 3D Gaussians for In-the-Wild Monocular Reconstruction
JOintGS: 为野外单目重建联合优化相机、人体和3D高斯分布
机构 * School of Computer Science, Wuhan University, China（武汉大学计算机学院） ； Hangzhou Dianzi University, China（杭州电子科技大学） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学）
专题命中 三维重建 ：3DGS(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 JOintGS通过联合优化相机、人体和3D高斯分布，提升野外单目重建的精度与鲁棒性。
Comments 15 pages, 15 figures, Project page at https://github.com/MiliLab/JOintGS
2. NeRF 1 篇
IE-NeRF: Inpainting Enhanced Neural Radiance Fields in the Wild
IE-NeRF：野外中利用修补技术增强的神经辐射场
机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室）
专题命中 NeRF ：NeRF(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 IE-NeRF通过引入图像修补技术，增强NeRF以处理野外动态场景中的瞬时物体，提升体积渲染质量并实现先进性能。
Journal ref Neurocomputing, Volume 618, 14 February 2025, 129112
3. Gaussian Splatting 2 篇
Towards Next-Generation SLAM: A Survey on 3DGS-SLAM Focusing on Performance, Robustness, and Future Directions
迈向下一代SLAM：聚焦性能、鲁棒性和未来方向的3DGS-SLAM综述
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title,abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 本文综述了3DGS-SLAM在性能、鲁棒性和未来方向上的关键技术，分析了其在SLAM中的应用及优化方法。
Intellectual Property Protection for 3D Gaussian Splatting Assets: A Survey
3D高斯散射资产的知识产权保护：一篇综述
机构 * Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼人工智能中心，悉尼大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫莫迪·本·扎耶德人工智能大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,comments)；分类 cs.CV
AI总结 本文综述了3D高斯散射资产的知识产权保护，分析了其底层机制、保护范式及鲁棒性挑战，并提出了六个研究方向以推动可靠保护技术的发展。
Comments A collection of relevant papers is summarized and will be continuously updated at \url{https://github.com/tmllab/Awesome-3DGS-IP-Protection}
4. 点云 6 篇
Beyond the Vehicle: Cooperative Localization by Fusing Point Clouds for GPS-Challenged Urban Scenarios
超越车辆：通过融合点云进行协作定位以应对GPS挑战的都市场景
机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； BMW Group（宝马集团）
专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 本文提出一种融合点云的协作定位方法，通过多传感器和多模态数据提升GPS不可靠城市环境中的定位精度和鲁棒性。
Comments 8 pages, 2 figures, Driving the Future Symposium 2025
MorphoSkel3D: Morphological Skeletonization of 3D Point Clouds for Informed Sampling in Object Classification and Retrieval
MorphoSkel3D: 3D点云的形态学骨架化用于物体分类和检索中的有指导采样
机构 * Mines Paris, PSL University, Center for Mathematical Morphology (CMM)（巴黎矿学院、PSL大学、数学形态学中心）
专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV；3D vision(journal_ref)
AI总结 MorphoSkel3D通过形态学方法实现3D点云的骨架化，提升物体分类和检索中的采样精度与效率。
Journal ref 2025 International Conference on 3D Vision (3DV)
LitS: A novel Neighborhood Descriptor for Point Clouds
LitS：一种新的点云邻域描述符
机构 * Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes (CiTIUS), Universidade de Santiago de Compostela, Spain（圣地亚哥-德孔波斯特拉大学智能技术研究中心（CiTIUS）） ； Universidade de Santiago de Compostela, Spain（圣地亚哥-德孔波斯特拉大学） ； Departamento de Electrónica e Computación, Universidade de Santiago de Compostela, Spain（圣地亚哥-德孔波斯特拉大学电子与计算系）
专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 LitS是一种新型点云邻域描述符，通过分段常数函数捕捉局部点排列的细微差别，适用于2D和3D点云分析，具备适应不同数据类型和密度的能力。
Radar-Inertial Odometry For Computationally Constrained Aerial Navigation
雷达-惯性里程计用于计算受限的空中导航
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究提出雷达-惯性里程计算法，结合雷达和惯性测量单元数据，用于在资源受限条件下实现无人机的实时导航状态估计。
Activation-wise Propagation: A One-Timestep Strategy for Spiking Neural Networks
按激活传播：用于脉冲神经网络的一种单时间步策略
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 AMP2通过动态传播膜电位提升SNN效率和准确性，适用于多种架构和任务。
Comments 10 pages, 7 figures, AAAI26
Sample Complexity Bounds for Estimating Probability Divergences under Invariances
在不变性下估计概率分歧的样本复杂度界限
机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； TU Munich（慕尼黑工业大学）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)
AI总结 本文研究了在不变性下估计概率分歧的样本复杂度，发现群不变性可减少样本复杂度并提高收敛率。
Comments ICML 2024
Journal ref International Conference on Machine Learning (ICML) 2024
5. 3D生成 1 篇
HY3D-Bench: Generation of 3D Assets
HY3D-Bench: 3D资产生成
机构 * Tencent Hunyuan3D（腾讯文生图）
专题命中 3D生成 ：3D generation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 HY3D-Bench通过开源生态系统提供高质量3D资产生成，包含25万高质量3D对象和12.5万合成资产，支持细粒度感知和可控编辑，推动3D感知、机器人和数字内容创作领域创新。
Comments Authors are listed alphabetically by the first name
6. SLAM与定位 2 篇
Detecting 3D Line Segments for 6DoF Pose Estimation with Limited Data
用于6自由度姿态估计的有限数据3D线段检测
机构 * Faculty of Mathematics, Physics and Informatics, Comenius University Bratislava（数学、物理与信息学学院，科梅尼乌斯大学布拉迪斯拉发） ； Skeletex Research（Skeletex研究所）
专题命中 SLAM与定位 ：3D vision(abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种基于有限数据的3D线段检测方法，用于工业环境中的6自由度姿态估计，通过检测托盘顶部边缘线段并结合几何处理，实现了高精度姿态估计，无需实例特定CAD模型。
Comments 8 pages, Accepted to VISAPP 2026 as Position Paper
How to rewrite the stars: Mapping your orchard over time through constellations of fruits
如何重写星辰：通过星座水果映射你的果园随时间变化
机构 * SISCOG – Sistemas Cognitivos, SA（SISCOG——认知系统有限公司） ； Institute for Systems and Robotics (ISR) / LARSyS, Instituto Superior Técnico (IST)（系统与机器人研究所（ISR）/ LARSyS，技术高等学院（IST））
专题命中 SLAM与定位 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出基于三维质心星座的方法，用于跨视频匹配果实，从而构建果园地图并实现自主导航与精准采摘。
Comments submitted to IEEE International Conference on Robotics & Automation
