3D 视觉

Geometry-to-Image Synthesis-Driven Generative Point Cloud Registration

基于几何到图像合成的生成式点云配准

Haobo Jiang, Jin Xie, Jian Yang, Liang Yu, Jianmin Zheng

机构 * ANGEL CorpLab and College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（ANGEL CorpLab和计算与数据科学学院，南洋理工大学，新加坡） ； Alibaba Cloud, Alibaba Group, China（阿里巴巴云，阿里巴巴集团，中国） ； PCA Lab, VCIP, College of Computer Science, Nankai University, China（PCA实验室，VCIP，计算机科学学院，南开大学，中国） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology & Schoolof Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室与智能科学与技术学校，南京大学，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出生成式点云配准方法，通过生成跨视角一致的图像对，结合几何与颜色特征融合，提升3D配准性能。

Comments Journal extension of the ICML 2025 paper "Generative Point Cloud Registration". This version adopts a new title, and includes substantial methodological improvements, additional experiments, and extended analysis. Under review at IEEE TPAMI

Learning Part-Aware Dense 3D Feature Field for Generalizable Articulated Object Manipulation

学习具有部分感知的密集3D特征场以实现通用的可变形物体操作

Yue Chen, Muqing Jiang, Kaifeng Zheng, Jiaqi Liang, Chenrui Tie, Haoran Lu, Ruihai Wu, Hao Dong

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PA3FF，一种具有部分感知的密集3D特征场，用于提升可变形物体操作的泛化能力，通过对比学习训练，实现高效且通用的机器人操作

Comments Accept to ICLR 2026, Project page: https://pa3ff.github.io

Cross-view Domain Generalization via Geometric Consistency for LiDAR Semantic Segmentation

通过几何一致性实现跨视角领域泛化的LiDAR语义分割

Jindong Zhao, Yuan Gao, Yang Xia, Sheng Nie, Jun Yue, Weiwei Sun, Shaobo Xia

机构 * School of Aeronautic Engineering, Changsha University of Science and Technology（长沙理工大学航空工程学院） ； Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航空信息研究所） ； School of Automation, Central South University（中南大学自动化学院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 CVGC通过几何一致性模块解决跨视角LiDAR语义分割中的领域泛化问题，优于现有方法。

Synthetic Dataset Generation and Validation for Robotic Surgery Instrument Segmentation

用于机器人手术器械分割的合成数据集生成与验证

Giorgio Chiesa, Rossella Borra, Vittorio Lauro, Sabrina De Cillis, Daniele Amparore, Cristian Fiori, Riccardo Renzulli, Marco Grangetto

机构 * University of Turin, Italy（都灵大学） 纠错

专题命中 点云 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种生成和验证用于机器人手术器械分割的合成数据集的方法，通过自动化流程生成逼真数据，并验证其在模型训练中的有效性。

Comments Accepted at ISBI 2026

A Resolution Independent Neural Operator

独立于分辨率的神经算子

Bahador Bahmani, Somdatta Goswami, Ioannis G. Kevrekidis, Michael D. Shields

机构 * Hopkins Extreme Materials Institute（霍普金斯极端材料研究所） ； Dept. of Civil and Systems Engineering（土木与系统工程系） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； Dept. of Chemical and Biomolecular Engineering（化学与生物分子工程系） ； Dept. of Applied Mathematics and Statistics（应用数学与统计学系） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 本文提出了一种独立于分辨率的神经算子架构RINO，通过自适应学习连续基函数，实现对任意采样输入输出函数的高效处理。

Journal ref Journal of Computational Physics, 539, 2025, 114233