3D 视觉

Joint-Embedding Prediction of Masked Point Tubes for Self-Supervised Learning on 4D Point Cloud Videos

面向四维点云视频的掩码点管联合嵌入预测自监督学习

Jheng-Ling Lee, Shang-Tse Chen

机构 * National Taiwan University（台湾大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对四维点云视频自监督学习的挑战，提出JEPA风格框架结合Sketched Isotropic Gaussian Regularization，通过掩码时空区域的潜在点管预测学习表示，在动作和手势识别任务中取得良好效果。

Comments 13 pages, 4 figures; supplementary material included

GeoWAM: Visual Geometry World Action Models for Autonomous Driving

GeoWAM：面向自动驾驶的视觉几何世界动作模型

Yiren Lu, Xin Ye, Jiaming Liu, Philip Jacobson, Jin Yao, Yi-chung Chen, Liam Merino, Dhruva Dixith Kurra, Min Cai, Tom Lampo, Yu Yin, Danhua Guo, Burhan Yaman

机构 * Uber AV Labs（优步自动驾驶实验室） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出 GeoWAM，一种用于自动驾驶的视觉几何世界动作模型，通过预训练预测未来场景几何来学习动力学，经评估其生成的驾驶策略比图像基方案更强，确立未来几何预测为自动驾驶有效预训练目标。

Comments Project page: this https URL (https://yiren-lu.com/project_pages/geowam/)

SiZeUp: Fast 3D Proxy from Aerial Images via Depth Ordinal Loss

SiZeUp：基于深度序数损失的航拍图像快速3D代理模型构建方法

Wenjun Zhou, Yunshan Li, Qiaoyu Zhu, Weidan Xiong, Hao Zhang, Daniel Cohen-Or, Hui Huang

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Simon Fraser University（西蒙菲莎大学） 纠错

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

AI总结 SiZeUp是一种从校准倾斜航拍图像构建大规模城市3D代理模型的方法，采用“ footprint 高度”表示法与深度序数一致性损失，实现23-52倍加速，适用于大规模城市建模。

Comments SiZeUp (SZU) accepted to SIGGRAPH Asia 2026

C3VDReg: A Benchmark for Local-to-Local Colonoscopic Registration toward Anatomical Localization

C3VDReg：面向解剖定位的局部-局部结肠镜配准基准

Linzhe Jiang, Jiayuan Huang, Sophia Bano, Matthew J. Clarkson, Zhehua Mao, Mobarak I. Hoque

机构 * UCL Hawkes Institute（UCL哈维斯研究所） ； University College London, University of London（伦敦大学学院, 伦敦大学） ； Division of Informatics, Imaging and Data Sciences（信息学、成像与数据科学部门） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出面向局部-局部结肠镜配准的基准C3VDReg，通过构建点云对评估基线模型，发现高几何重叠不足以保证配准精度，重复管状解剖的平移歧义是主要瓶颈，凸显需更强解剖与上下文约束。

Comments 15 pages, 6 figures

Voronoi-Assisted Optimization for Diffusing Unsigned Distance Fields from Unoriented Points

基于Voronoi辅助优化的无向点云无符号距离场扩散方法

Jiayi Kong, Chen Zong, Junkai Deng, Xuhui Chen, Fei Hou, Shiqing Xin, Junhui Hou, Chen Qian, Ying He

机构 * S-Lab Nanyang Technological University Singapore（南洋理工大学新加坡S-Lab） ； College of Mathematics Nanjing University of Aeronautics and Astronautics China（南京航空航天大学数学学院） ； College of Computing and Data Science Nanyang Technological University Singapore（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Institute of Software Chinese Academy of Sciences China（中国科学院软件研究所） ； School of Computer Science Shandong University China（山东大学计算机科学学院） ； Department of Computer Science City University of Hong Kong China（香港城市大学计算机科学系） ； SenseTime Research China（SenseTime研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出轻量级无网络方法VAD，通过Voronoi准则对齐无向点云法向量并扩散积分，可高效稳定计算UDF，稳健处理各类三维几何结构。

Transport based embeddings with topological guarantees

带拓扑保证的基于传输的嵌入

Erik Carlsson, John Carlsson

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 该研究提出带拓扑保证的基于传输的嵌入方法，通过定义c-凸势函数的传输映射压缩数据，在COIL和SYMSOL数据集实验中验证其能保留拓扑且避免虚假同调。

Comments 27 pages, 6 figures

Hodge Spectral Surrogates for Topology-Constrained Optimization

用于拓扑约束优化的霍奇谱替代方法

Satoshi Kanno, Yoshi-aki Shimada

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 提出基于霍奇谱松弛的微分框架，通过低通谱滤波器实现拓扑约束优化，克服贝蒂数和持续同调的离散组合困难。

Comments 57 pages, 11 figures