3D 视觉

Cross-Platform Benchmark of Neural 3D Reconstruction for Autonomous Laboratory Robots

面向自主实验室机器人的神经三维重建跨平台基准测试

Yongho Kim, Mengjiao Han, Victor Mateevitsi, Silvio Rizzi, Michael E. Papka, Nicola Ferrier

机构 * Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； University of Illinois Chicago（芝加哥大学伊利诺伊分校） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(summary_cn,abstract)；3D reconstruction(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本研究针对自主实验室机器人的神经三维重建，开展跨平台基准测试，评估NeRF、3D Gaussian Splatting及SAM3D的性能，为构建分层重建流水线提供依据。

Comments This manuscript is peer-reviewed from the committees in the workshop "VAxAutoSci: Visual Analytics in the Age of Autonomous Scientific Discovery" in conjunction with 2026 IEEE Visualization & Visual Analytics

CGS-SLAM: Collaborative Gaussian Splatting based SLAM for Multi-Agent Reconstruction

CGS-SLAM：基于协作高斯溅射（Gaussian Splatting）的多智能体重建SLAM算法

Jean-Daniel de Ambrogi, Aladine Chetouani, Vincent Nguyen, Aurélien Chateigner

机构 * Université Sorbonne Paris Nord（巴黎北大学） ； SAS IMPACT（SAS IMPACT公司） ； Université d’Orléans（奥尔良大学） ； INSA CVL（中央卢瓦尔河谷国立应用科学学院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,title_cn)；3DGS(summary_cn,abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 该研究针对消费级智能手机无RGB-D输入、多智能体3DGS协作SLAM方法缺失的问题，提出仅用RGB和惯性数据的CGS-SLAM算法，结合局部跟踪、动态关键帧共享与中央服务器子图对齐，在GNSS拒止环境下实现多智能体重建，性能优于现有方法。

Per-View Gaussian Predictions Enable Training-Free Distractor Filtering in Feed-Forward 3DGS

逐视图高斯预测实现前馈3DGS中无需训练的干扰物过滤

Kangmin Seo, Jae-Pil Heo

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title,title_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对前馈3DGS中瞬态物体引发的伪影问题，提出无需训练的干扰物过滤流程，可在多模型和基准上提升新视图质量且保留干净场景原始重建。

Comments Preprint

RefracGS: Novel View Synthesis Through Refractive Water Surfaces with 3D Gaussian Ray Tracing

RefracGS：通过折射水表面进行新颖视图合成

Yiming Shao, Qiyu Dai, Chong Gao, Guanbin Li, Yequan Wang, He Sun, Qiong Zeng, Baoquan Chen, Wenzheng Chen

机构 * Shandong University, China（山东大学） ； Peking University, Beijing, China（北京大学） ； Sun Yat-sen University, China（中山大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：novel view synthesis(title,abstract)；NeRF(abstract,abstract_cn)；3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)

AI总结 RefracGS通过3D高斯射线追踪方法，结合折射水面与底层场景的重建，实现高保真新颖视图合成，实验表明其在视觉质量和效率上优于现有方法。

KISS-GS: 3D Gaussian Splatting Compression Kept Simple

KISS-GS：保持简单的3D高斯溅射压缩

Wieland Morgenstern, Friedrich Elias Branschke, Florian Fleischmann, Adrian Szatmari, Paul Schlack, Florian Barthel, Peter Eisert, Anna Hilsmann

机构 * Fraunhofer HHI（弗劳恩霍夫海因里希·赫兹研究所） ； Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； Technische Universität Berlin（柏林工业大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 KISS-GS是将压缩与训练解耦的模块化3DGS压缩流程，结合剪枝、SOG-XT编码等技术实现85-319倍压缩，解码依赖Web原生图像格式，率失真性能优于紧密集成方法。

ReSplat: Learning Recurrent Gaussian Splatting

ReSplat: 学习递归高斯点散射

Haofei Xu, Daniel Barath, Andreas Geiger, Marc Pollefeys

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ReSplat通过递归高斯点散射方法，利用渲染误差反馈信号实现高效3D重建，减少高斯点数量并提升渲染速度，取得最佳性能。

Comments ECCV 2026, Spotlight. Project page: this https URL (https://haofeixu.github.io/resplat/) Code: this https URL (https://github.com/cvg/resplat)

CoGeo-GS: Concept-Driven and Geometry-Aware Multi-Object Removal in 3D Scenes

CoGeo-GS：3D场景中基于概念驱动与几何感知的多物体移除方法

Yuanxiang Ni, Xianliang Huang, Chenhang Ma, Chen Xiao, Yuewen Ma, Ruxin Wang, Hao Zhang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对3D场景多物体移除的挑战，提出CoGeo-GS框架，通过概念感知语义标签与几何感知补全流水线实现可控多物体移除，在视觉质量与重建保真度上优于现有方法。

Comments 6 pages, 4 figures, accepted at ICME 2026

Egosurg: Arbitrary view synthesis for egocentric replay of operating room workflows from ambient cameras

EgoSurg：基于环境相机的手术室工作流程自我中心视角回放的任意视角合成

Han Zhang, Lalithkumar Seenivasan, Jose L. Porras, Roger D. Soberanis-Mukul, Hao Ding, Hongchao Shu, Benjamin D. Killeen, Ankita Ghosh, Lonny Yarmus, Jeffrey K. Jopling, Masaru Ishii, Angela C. Argento, Mathias Unberath

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Johns Hopkins Medical Institutions（约翰霍普金斯医学机构） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EgoSurg框架基于环境相机的立体视频重建手术室场景，渲染角色特定的自我中心视角，经评估可实现高质量重建，支持手术安全审查、培训等应用。