3D 视觉

SARS: A Novel Face and Body Shape and Appearance Aware 3D Reconstruction System extends Morphable Models

SARS: 一种新型的面向面部和身体形状及外观的3D重建系统扩展可变形模型

Gulraiz Khan, Kenneth Y. Wertheim, Kevin Pimbblet, Waqas Ahmed

机构 * Centre of Excellence for Data Science, Artificial Intelligence and Modelling (DAIM), University of Hull, UK（数据科学、人工智能与建模卓越中心（DAIM）、赫尔大学） 纠错

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

AI总结 SARS提出了一种新型的3D重建系统，通过单张图像提取身体和面部信息，实现对全身体3D模型的精确重建，扩展了可变形模型的应用范围。

UFM: A Simple Path towards Unified Dense Correspondence with Flow

UFM: 一种通往统一密集对应关系的简单路径：流

Yuchen Zhang, Nikhil Keetha, Chenwei Lyu, Bhuvan Jhamb, Yutian Chen, Yuheng Qiu, Jay Karhade, Shreyas Jha, Yaoyu Hu, Deva Ramanan, Sebastian Scherer, Wenshan Wang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 UFM通过统一训练方法在密集对应关系任务中实现了更高的准确性和效率，优于专门方法。

Comments Project Page: https://uniflowmatch.github.io/

Transformer-Based Spatio-Temporal Association of Apple Fruitlets

基于变换器的苹果果粒时空关联

Harry Freeman, George Kantor

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于变换器的苹果果粒时空关联方法，通过自注意力和交叉注意力机制提升小尺寸水果的关联精度，实验结果显示在商业果园中达到92.4%的F1分数。

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hangzhou, China, 2025, pp. 3018-3025