3D 视觉

Parameter-Efficient CLIP Adaptation for 3D Understanding via Unified Tokenization

用于3D理解的参数高效CLIP适配：通过统一分词实现

Guofeng Mei, Qinfeng Xiao, Bin Ren, Luigi Riz, Juan Liu, Xiaoshui Huang, Xu Zheng, Nicu Sebe, Ming-Hsuan Yang, Fabio Poiesi

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·科塞拉基金会） ； University of Trento（特伦托大学） ； University of Pisa（比萨大学） ； Beijing Forestry University（北京林业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科技大学） ； Shandong University（山东大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出参数高效框架UTok3D，通过学习尺度归一化3D分词器，实现冻结CLIP视觉主干在无标注情况下对不同尺度点云的复用，完成3D分割任务。

Comments 14 pages, tokenizer

A Robust Placeability Metric for Model-Free Unified Pick-and-Place Reasoning

一种针对无模型统一抓取放置推理的鲁棒放置性度量

Benno Wingender, Nils Dengler, Rohit Menon, Sicong Pan, Maren Bennewitz

机构 * Anonymous Authors（匿名作者） ； Benno Wingender（伯恩诺·温格德尔） ； Nils Dengler（尼尔·登格尔） ； Rohit Menon（罗希特·梅农） ； Sicong Pan（斯冰·潘） ； Maren Bennewitz（马伦·本内维茨） 纠错

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

AI总结 本文提出一种鲁棒的概率放置性度量，通过联合评估稳定性、抓取性和空隙，实现无模型的统一抓取放置推理，并在仿真和真实机器人实验中验证其有效性。

Comments IROS 2026

BCNet: Bronchus Classification via Structure Guided Representation Learning

BCNet：基于结构引导表征学习的支气管分类

Wenhao Huang, Haifan Gong, Huan Zhang, Yu Wang, Xiang Wan, Haofeng Li, Guanbin Li, Hong Shen

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

AI总结 该研究针对自动支气管分类的个体拓扑差异挑战，提出结构引导的BCNet框架，在BronAtlas基准上F1分数超现有最优方法8%以上，还发布了支气管成像分析开放基准BronAtlas。

Comments The benchmark is available at https://osf.io/pskr9/?viewonly=94fa3d87274b4095ac9a4b88cc9a1341

Distill, Diffuse, Segment: Unsupervised 3D Semantic Segmentation for Autonomous Driving Based on Multi-Level Distillation and Graph Diffusion

Distill, Diffuse, and Semanticize (DDS): 基于多粒度蒸馏和图扩散的无标注3D场景理解

Yijing Wang, Ruonan Li, Qilin Wang, Rongqiang Zhao, Jie Liu

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 DDS通过多粒度蒸馏和图扩散实现轻量级无标注3D场景理解，提升区域一致性和语义识别，实验显示在多个数据集上性能优于现有方法。

LISA-3D: Lifting Language-Image Segmentation to 3D via Multi-View Consistency

LISA-3D: 通过多视角一致性将语言-图像分割提升至3D

Zhongbin Guo, Jiahe Liu, Wenyu Gao, Yushan Li, Xiaomin He, Chengzhi Li, Ping Jian

机构 * School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology（计算机科学与技术学院，北京理工大学） 纠错

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

AI总结 LISA-3D通过多视角一致性将语言-图像分割提升至3D，提升语言到3D的准确性达15.6个点，仅需11.6M参数，支持零样本部署。

Comments Published as a conference paper at The 9th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV 2026)

GBPP: Grasp-Aware Base Placement Prediction for Robots via Two-Stage Learning

GBPP：基于两阶段学习的机器人抓取感知基座放置预测

Jizhuo Chen, Diwen Liu, Jiaming Wang, Harold Soh

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

AI总结 该研究提出GBPP算法，通过两阶段学习结合自动标注数据集与高保真模拟，实现机器人基座抓取位姿的快速预测，性能优于基线方法，为数据高效的基座放置提供了实用方案。

Comments Jizhuo Chen, Diwen Liu are equal contribution

End-to-End 3-D Spatiotemporal Perception with Multimodal Fusion and V2X Collaboration

端到端3D时空感知与多模态融合及V2X协作

Zhenwei Yang, Yibo Ai, Weidong Zhang

机构 * National Center for Materials Service Safety（材料服务安全国家中心） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

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

AI总结 XET-V2X通过多模态融合与V2X协作，实现端到端3D时空感知，提升复杂交通场景下的检测与跟踪性能。

Comments 21 pages, 10 figures

Journal ref IEEE Internet of Things Journal, vol. 13, no. 15, pp. 33456-33475, 1 Aug.1, 2026

A2D2: Audi Autonomous Driving Dataset

A2D2：奥迪自动驾驶数据集

Jakob Geyer, Yohannes Kassahun, Mentar Mahmudi, Xavier Ricou, Rupesh Durgesh, Andrew S. Chung, Lorenz Hauswald, Viet Hoang Pham, Maximilian Mühlegg, Sebastian Dorn, Tiffany Fernandez, Martin Jänicke, Sudesh Mirashi, Chiragkumar Savani, Martin Sturm, Oleksandr Vorobiov, Martin Oelker, Sebastian Garreis, Peter Schuberth

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

AI总结 为加速机器学习等领域研究，发布奥迪自动驾驶数据集A2D2，含同步图像与3D点云等，有多种注释，传感器全方位覆盖，数据经同步配准，还提供大量未标注序列，按许可可商业使用，数据等信息可在指定网址获取。

Comments https://a2d2-dataset.github.io/

Industrial Dexterity Benchmark: A Hardware-Software Benchmarking Platform for Industrial Dexterous Manipulation

工业灵巧性基准测试：一个用于工业灵巧操作的硬件-软件基准测试平台

Honglu He, Jacob Laufer, Zhiwu Zheng, David Elkan-gonzalez, Raman Goyal, Xinyi Li, Su Lu, Mishek Musa, Berke Saat, Nicolas Tan, Colm Prendergast

机构 * Analog Devices, Inc.（亚德诺半导体技术有限公司） 纠错

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

AI总结 针对工业灵巧操作瓶颈，提出从经典流程到端到端多模态模仿学习框架的转变，介绍了IDB板、DAG-ROS框架和AG-iDP3策略框架，通过数据中心电缆操作实验表明新策略在多方面优于传统方法，推动向可扩展机器人自动化发展。

GeoDiff-SAR: A Geometric Prior Guided Diffusion Model for SAR Image Generation

GeoDiff-SAR：一种基于几何先验的扩散模型用于SAR图像生成

Fan Zhang, Xuanting Wu, Fei Ma, Qiang Yin, Yuxin Hu

机构 * College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology（信息科学与技术学院，北京化工大学） ； Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（航天信息研究所，中国科学院） 纠错

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

AI总结 GeoDiff-SAR通过引入几何先验引导扩散模型，提升SAR图像生成的保真度和分类准确性，尤其在不同方位角识别性能上有显著提升。

Comments 3 pages, 1 figures

EquiBim: Learning Symmetry-Equivariant Policy for Bimanual Manipulation

EquiBim: 学习双臂操作的对称等变策略

Zhiyuan Zhang, Aditya Mohan, Seungho Han, Wan Shou, Dongyi Wang, Yu She

机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of Arkansas（阿肯色大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EquiBim框架，通过强制对称性等变性提升双臂操作的性能和鲁棒性，适用于多种感知与动作表示。

Comments Accepted to IROS 2026. Project page: https://zhangzhiyuanzhang.github.io/equibim-website/

A Vendor-Agnostic LiDAR Data Conversion System with Multi-Signal Detection and Multi-Format Output

一种支持多信号检测和多格式输出的厂商无关LiDAR数据转换系统

Param Patel, Jay Dave, Pratyush Chakraborty

机构 * BITS Pilani, Hyderabad Campus（比拉理工学院海德拉巴校区） ； Department of Electrical and Electronics Engineering, BITS Pilani, Hyderabad Campus（比拉理工学院海德拉巴校区电气与电子工程系） ； Department of Computer Science and Information Systems, BITS Pilani, Hyderabad Campus（比拉理工学院海德拉巴校区计算机科学与信息系统系） 纠错

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

AI总结 提出一种厂商无关的LiDAR数据转换系统，通过加权多信号方法自动识别传感器厂商，并输出五种标准格式，解决了多厂商SDK不兼容问题。

Comments Manuscript submitted at Software: Practice and Experience

Neural Surface and Reflectance Modelling from 3D Radar Data

从3D雷达数据进行神经表面和反射率建模

Judith Treffler, Vladimír Kubelka, Henrik Andreasson, Martin Magnusson

机构 * Örebro University（厄勒布鲁大学） 纠错

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

AI总结 提出一种神经隐式方法，从雷达点云联合建模场景几何和视角相关雷达强度，利用混合特征编码学习连续SDF，生成更平滑准确的3D表面重建。

Comments Accepted for publication at the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

NormalView: tree species classification from backpack and aerial lidar data using geometric projections

NormalView：利用几何投影从背包和航空激光雷达数据进行树种分类

Juho Korkeala, Jesse Muhojoki, Josef Taher, Klaara Salolahti, Matti Hyyppä, Antero Kukko, Juha Hyyppä

机构 * Finnish Geospatial Research Institute FGI（芬兰地理研究 institute FGI） ； The National Land Survey of Finland（芬兰国家土地调查局） ； Department of Remote Sensing and Photogrammetry（遥感与摄影测量系） ； Department of Built Environment, School of Engineering（环境系，工程学院） 纠错

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

AI总结 研究利用NormalView方法，通过将几何信息嵌入二维投影并输入YOLOv11网络进行树种分类，在移动和航空激光雷达数据上测试，发现多传感器强度信息有益，该方法仅依赖几何信息，公开了相关数据集，取得较好分类结果。

Comments 25 pages, 10+4 figures

OV-MAP: Open-Vocabulary Zero-Shot 3D Instance Segmentation Map for Robots

OV-MAP：用于机器人的开放词汇零样本3D实例分割地图

Juno Kim, Yesol Park, Hye-Jung Yoon, Byoung-Tak Zhang

机构 * Interdisciplinary Program in AI, Seoul National University（人工智能交叉学科项目，首尔国立大学） ； Artificial Intelligence Institute, Seoul National University（人工智能研究所，首尔国立大学） ； Department of Computer Science, Seoul National University（计算机科学系，首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 研究针对移动机器人开放世界3D映射，提出OV-MAP方法，通过集成开放特征到3D地图提升物体识别能力，利用类无关分割模型等克服相邻体素特征重叠问题，经实验验证其在多环境下零样本性能、鲁棒性和适应性优越。

Comments 7 pages, 7 figures. Published in the Proceedings of the 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2024)

Journal ref 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2024, pp. 13780-13786

MapAnything: Evaluating Monocular Metric Depth Models for 3D Urban Asset Localization

MapAnything: 评估单目度量深度模型用于3D城市资产定位

Miriam Louise Carnot, Jonas Kunze, Erik Quinten Fastermann, Eric Peukert, André Ludwig, Bogdan Franczyk

机构 * ScaDS.AI (University of Leipzig)（ScaDS.AI（莱比锡大学）） ； University of Leipzig（莱比锡大学） ； Kühne Logistics University（库赫内物流大学） ； Wrocław University of Economics（沃拉夫经济大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MapAnything框架，通过单目图像自动映射城市物体和事件，利用度量深度估计模型计算物体坐标，验证其在复杂城市环境中的精度，展示其在交通标志和道路损坏等实际应用中的有效性。

Simulating Automotive Radar with Lidar and Camera Inputs

利用激光雷达和相机输入模拟汽车雷达

Peili Song, Dezhen Song, Yifan Yang, Enfan Lan, Jingtai Liu

机构 * Institute of Robotics and Automatic Information System, Nankai University（机器人与自动信息系统研究所，南开大学） ； Tianjin Key Laboratory of Intelligent Robotics（天津智能机器人重点实验室） ； TBI center, Nankai University（南开大学TBI中心） ； Department of Robotics, Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（人工智能 Mohamed Bin Zayed 大学机器人系） 纠错

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

AI总结 研究利用相机图像、激光雷达点云和自身速度模拟汽车雷达信号的方法，基于DIS-Net和RSS-Net两个神经网络，经实验验证能生成高保真信号，用其增强数据训练的目标检测网络性能更优，助力基于雷达的自动驾驶研发。

Comments Accepted by 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Understanding Fire Through Thermal Radiation Fields for Mobile Robots

通过热辐射场理解火灾以实现移动机器人安全导航

Anton R. Wagner, Madhan Balaji Rao, Xuesu Xiao, Sören Pirk

机构 * Department of Computer Science, Kiel University（计算机科学系，基尔大学） ； Department of Computer Science, George Mason University（计算机科学系，乔治·马歇尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过实时热辐射场帮助移动机器人安全导航，利用斯特凡-玻尔兹曼定律识别火灾并生成热安全路径。

PokeNet: Learning Kinematic Models of Articulated Objects from Human Observations

PokeNet: 从人类观察中学习机械结构模型

Anmol Gupta, Weiwei Gu, Omkar Patil, Jun Ki Lee, Nakul Gopalan

机构 * School of Computation and AI, ASU, Tempe（计算与人工智能学院，亚利桑那州立大学） ； AI Institute, Seoul National University, Seoul, South Korea（首尔国立大学人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 PokeNet通过单个人类示范学习机械结构模型，无需先验知识，提升关节轴和状态估计精度达27%。

Efficient LiDAR Reflectance Compression via Scanning Serialization

通过扫描序列化实现高效的激光雷达反射率压缩

Jiahao Zhu, Kang You, Dandan Ding, Zhan Ma

机构 * School of Information Science and Technology, Hangzhou Normal University, Hangzhou, China（信息科学与技术学院，杭州师范大学） ； School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China（电子科学与工程学院，南京大学） 纠错

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

AI总结 研究针对激光雷达反射率在神经压缩方法中未充分探索的问题,提出基于序列化的SerLiC框架。通过扫描序列化转换点云、标记点及采用双并行化方案建模,实验表明其压缩效果优,轻量级版本性能好,对实际应用有吸引力。

Back to Point: Exploring Point-Language Models for Zero-Shot 3D Anomaly Detection

回到点：探索用于零样本3D异常检测的点语言模型

Kaiqiang Li, Gang Li, Mingle Zhou, Min Li, Delong Han, Jin Wan

机构 * Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security, Ministry of Education, Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan), Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan, China（计算机功率网络与信息安全重点实验室，教育部，山东计算机科学中心（济南国家超级计算机中心），齐鲁大学（山东科学院），济南，中国） ； Shandong Provincial Key Laboratory of Computing Power Internet and Service Computing, Shandong Fundamental Research Center for Computer Science, Jinan, China（山东省计算功率互联网与服务计算重点实验室，山东省计算机科学基础研究中心，济南，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出BTP框架，通过结合3D点云和文本嵌入，提升零样本3D异常检测的性能，实验表明其在Real3D-AD和Anomaly-ShapeNet上表现优异。

Comments CVPR 2026

FUSE: A Flow-based Mapping Between Shapes

FUSE：一种基于流的形状间映射

Lorenzo Olearo, Giulio Viganò, Daniele Baieri, Filippo Maggioli, Simone Melzi

机构 * University of Milano-Bicocca（米兰-布西卡大学） ； University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute（拉马尔研究所） ； Pegaso University（佩加索大学） 纠错

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

AI总结 研究3D形状间映射，基于流匹配模型提出新型神经表示，计算高效，支持跨表示形状匹配，无需大规模训练等。通过特定流映射和嵌入编码形状，在多种形状匹配任务及其他任务如UV映射、人体点云扫描配准中表现出色。

Comments 11 pages, 9 figures. Accepted for publication at ECCV 2026

PinNet: Keypoint-Aware Learned Local Descriptors with Geometric Embedding for Loop Closure in LiDAR SLAM

PinNet：用于LiDAR SLAM回环检测的具有几何嵌入的关键点感知局部描述符

Yanlong Ma, Nakul S. Joshi, Christa S. Robison, Philip R. Osteen, Brett T. Lopez

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； DEVCOM Army Research Laboratory (ARL)（陆军研究实验室（ARL）） 纠错

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

AI总结 提出PinNet网络，通过关键点生成和平面几何自注意力模块增强描述符判别性，实现基于点云的回环检测与配准，在多个数据集上验证了优越性能。

CoLA-Flow Policy: Temporally Coherent Imitation Learning via Continuous Latent Action Flow Matching for Robotic Manipulation

CoLA-Flow Policy: 通过连续潜在动作流匹配实现机器人操作的时序一致模仿学习

Wu Songwei, Jiang Zhiduo, Sun Wandong, Xie Guanghu, Zhao Rui, Liu Hong, Liu Yang

机构 * State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology（机器人系统国家重点实验室，哈尔滨工业大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Honor Device Co., Ltd.（荣耀设备有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出CoLA-Flow Policy，一种基于连续潜在动作空间的轨迹级模仿学习框架，通过学习显式的潜在空间流，解耦全局运动结构与低层控制噪声，从而实现平滑可靠的长时程执行，并结合几何感知点云条件和执行时多模态调节，提升现实环境的鲁棒性。

Comments 8 pages, 8 figures

CORA: Generalizable coronary artery disease assessment and risk stratification from coronary CT angiography using pathology-centric representation learning

CORA：一种由病理合成驱动的冠状动脉CT血管造影分析和MACE风险评估基础模型

Jinkui Hao, Gorkem Durak, Halil Ertugrul Aktas, Ulas Bagci, Bradley D. Allen, Nilay S. Shah, Bo Zhou

机构 * Department of Radiology, Northwestern University（西北大学放射学系） ； Department of Biomedical Engineering, Northwestern University（西北大学生物医学工程系） ； Department of Cardiology, Northwestern University（西北大学心脏病学系） ； Department of Preventive Medicine, Northwestern University（西北大学预防医学系） 纠错

专题命中 点云 ：3D vision(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CORA通过病理合成驱动的自监督框架，直接从体积CT血管造影数据中学习，提升冠状动脉疾病分析和MACE风险评估性能，实现29%的性能提升。

Comments Code is available at: https://github.com/Advanced-AI-in-Medicine-and-Physics-Lab/CORA

Language-Guided Grasping under Partial Observation for Mobile Manipulation in Field Inspection and Maintenance

用于现场检查和维护中移动操作的部分观察下语言引导抓取

Dilermando Almeida, Juliano Negri, Guilherme Lazzarini, Thiago H. Segreto, Ranulfo Bezerra, Gustavo J. G. Lahr, Ricardo V. Godoy, Marcelo Becker

机构 * Department of Mechanical Engineering, Federal University of Uberlândia（联邦大学伯南迪利亚机械工程系） ； Department of Mechanical Engineering, University of São Paulo（圣保罗大学机械工程系） ； Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东北大学信息科学研究生院） ； Faculdade Israelita de Ensino e Pesquisa Albert Einstein, Hospital Israelita Albert Einstein（艾伯特·爱因斯坦以色列教学与研究学院，艾伯特·爱因斯坦医院） 纠错

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

AI总结 提出用于腿部移动操纵器在部分观察下的语言引导抓取流程，经多步骤处理，在四足机器人上实现并评估，相比基线提高抓取成功率，提升语言引导抓取可靠性。

TreeLoc++: Robust 6-DoF LiDAR Localization in Forests with a Compact Digital Forest Inventory

TreeLoc++：利用紧凑数字森林清单在森林中进行稳健的6自由度激光雷达定位

Minwoo Jung, Dongjae Lee, Nived Chebrolu, Haedam Oh, Maurice Fallon, Ayoung Kim

机构 * Department of Mechanical Engineering, Seoul National University, Seoul, South Korea（首尔国立大学机械工程系，韩国首尔） ； Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, India（印度班加罗尔印度理工学院计算机科学与工程系） ； Oxford Robotics Institute, Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, UK（牛津大学奥克斯福德机器人研究所，英国牛津） 纠错

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

AI总结 研究提出TreeLoc++框架，直接基于数字森林清单定位，以紧凑几何属性编码树干。通过距离直方图等减少误匹配，优化估计姿态，不依赖密集点云数据，实现厘米级精度定位，具长期部署扩展性。

Comments 30 pages, 33 figures and 15 tables

The P$^3$ Dataset: Pixels, Points and Polygons for Multimodal Building Vectorization

P$^3$数据集：用于多模态建筑物矢量化的像素、点和多边形

Raphael Sulzer, Liuyun Duan, Nicolas Girard, Florent Lafarge

机构 * Université Côte d’Azur, INRIA（法国里沃利大学、INRIA） ； LuxCarta Technology（LuxCarta技术公司） 纠错

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

AI总结 介绍用于建筑物矢量化的多模态P$^3$数据集，由多源数据构建，含大量高精度激光雷达点等。证明激光雷达点云可用于预测建筑物多边形，融合激光雷达和图像能提高预测精度与几何质量，数据集公开。

EPMF: Efficient Perception-aware Multi-sensor Fusion for 3D Semantic Segmentation

EPMF: 高效感知感知多传感器融合用于3D语义分割

Mingkui Tan, Zhuangwei Zhuang, Sitao Chen, Rong Li, Kui Jia, Qicheng Wang, Yuanqing Li

机构 * School of Software Engineering, South China University of Technology（南方科技大学软件工程学院） ； Pazhou Laboratory, Guangzhou, China（广州帕佐实验室） ； School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology（南方科技大学电子与信息工程学院） ； Minieye, Shenzhen, Guangdong, China（深圳Minieye公司） 纠错

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

AI总结 提出一种高效感知多传感器融合方法EPMF，通过透视投影对齐点云与RGB图像，利用残差融合模块和感知损失提升3D语义分割性能，在nuScenes上mIoU超越RangeFormer 0.9%。

Comments 16 pages, 12 figures, 14 tables, IEEE TPAMI 2024, extended version of the ICCV2021 paper

DAP: Doppler-aware Point Network for Heterogeneous mmWave Action Recognition

DAP：面向异构毫米波的点网络用于人类动作识别

Jiaying Lin, Shiman Wu, Jinfu Liu, Can Wang, Mengyuan Liu

机构 * Peking University（北京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； DJI Technology Company Ltd.（大疆技术创新有限公司） ； Christian-Albrechts-Universität zu Kiel（基尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DAP-Net，通过异构雷达源的跨模态对齐和D2R模块实现点云增强，提升动作识别的鲁棒性与准确性。