3D 视觉

Revisiting Local Context for Long-Horizon Streaming 3D Reconstruction

重新审视长时序流3D重建中的局部上下文

Jiarong Han, Jincheng Xiong, Yuzhou Liu, Linzhe Shi, Changjie Wu, Ning Guo, Mu Xu, Hang Zhang, Ming Qian

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出ABot-Recon流3D重建模型，仅缓存前11帧KV特征，通过局部上下文减少累积漂移，在Oxford Spires数据集上将ATE、RPE-R误差降低约40%，提升了长时序性能。

Comments Project Page: this https URL (https://amap-cvlab.github.io/ABot-Recon-html/), Code: this https URL (https://github.com/amap-cvlab/ABot-Recon)

Object Reconstruction under Occlusion with Generative Priors and Contact-induced Constraints

在遮挡下利用生成先验和接触诱导约束进行物体重建

Minghan Zhu, Zhiyi Wang, Qihang Sun, Maani Ghaffari, Michael Posa

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合生成先验和接触诱导约束的方法，用于在遮挡下提高物体重建的准确性。

Comments IROS 2026. Project page: this https URL (https://contactgen3d.github.io/)

GeoFF3D: Coordinate-Anchored Feed-Forward Reconstruction for Large-Scale UAV Mapping

GeoFF3D：用于大规模无人机测绘的坐标锚定前馈重建方法

Xiang Yang, Yongli Wang, Yunsheng Zhang

机构 * Central South University（中南大学） ； Hunan Engineering Research Center of 3D Real Scene Construction and Application Technology（湖南省3D真实场景构建与应用技术工程研究中心） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

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

AI总结 GeoFF3D结合坐标锚定模型与SLRF框架，解决大规模无人机测绘问题，在9个航空块及UAVScenes序列上的重建质量优于基线，可高效处理2000张图像。

ZipMVS: Multi-View Stereo with Compressed Cost Volumes

ZipMVS：基于压缩代价体的多视图立体匹配

Guanglin Jin, Hongshan Yu, Javier Civera, Zhaoxin Li

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； I3A, Universidad de Zaragoza（萨拉戈萨大学I3A研究所） ； Agricultural Information Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences（中国农业科学院农业信息研究所） 纠错

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

AI总结 ZipMVS是一种压缩代价体的多视图立体匹配方法，可在保持重建精度的同时降低GPU内存消耗，在相关数据集上实现了重建质量与内存使用的良好平衡。

Comments 14 pages, 8 figures

3D-USE: From Image-Level to Scene-Level Underwater Enhancement

3D-USE：从图像级到场景级的水下增强

Jieyu Yuan, Yuanlin Zhang, Jihong Li, Chunle Guo, Huimin Lu, Chongyi Li

机构 * College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院） ； NKIARI（南开大学人工智能研究院（深圳）） ； School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） ； Advanced Ocean Institute of Southeast University, Nantong（东南大学南通先进海洋研究院） 纠错

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

AI总结 提出两阶段框架3D-USE，通过MediumRBF、ATC与U-BAF实现水下场景级增强，在真实水下场景实验中提升了能见度与跨视图一致性且保留重建质量。

Comments Project page: this https URL (https://bilityniu.github.io/3D-USE/)

Distinguishing cold and self-interacting dark matter through topological analysis

通过拓扑分析区分冷暗物质与自相互作用暗物质

Adrian Szpilfidel, Clotilde Laigle, Pierre Boldrini, Moritz S. Fischer, Dmitri Pogosyan

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)

AI总结 该研究利用属统计量分析Darkium宇宙学模拟数据，发现密度场拓扑特征对暗物质自相互作用敏感，可作为区分自相互作用暗物质与冷暗物质的观测探针。

Comments 12 pages, 12 figures