3D 视觉

A Low-Dimensional Representation for Robust Partial Isometric Correspondences Computation

Alan Brunton, Michael Wand, Stefanie Wuhrer, Hans-Peter Seidel, Tino Weinkauf

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

Comments 17 pages, 12 figures

Journal ref Graphical Models, 76(2), pp. 70--85, March 2014

A Self-Supervised Terrain Roughness Estimator for Off-Road Autonomous Driving

David Stavens, Sebastian Thrun

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

Comments Appears in Proceedings of the Twenty-Second Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2006)

AgriChrono: A Multi-modal Dataset Capturing Crop Growth and Lighting Variability with a Field Robot

AgriChrono：一种捕捉作物生长和光照变化的多模态数据集

Jaehwan Jeong, Tuan-Anh Vu, Mohammad Jony, Shahab Ahmad, Md. Mukhlesur Rahman, Sangpil Kim, M. Khalid Jawed

机构 * Korea University（韩国大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； North Dakota State University（北达科他州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AgriChrono数据集，通过多传感器平台采集农田动态变化数据，验证了高精度动态非刚性场景重建的挑战，推动农业机器人研究。

Comments Keywords: Agricultural Robotics, In-the-wild Dataset, 3D Reconstruction

EventNeuS: 3D Mesh Reconstruction from a Single Event Camera

EventNeuS：从单个事件相机重建3D网格

Shreyas Sachan, Viktor Rudnev, Mohamed Elgharib, Christian Theobalt, Vladislav Golyanik

机构 * Saarland University（萨尔兰大学） ； MPI for Informatics（信息研究所） 纠错

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

AI总结 EventNeuS通过结合3D符号距离函数和密度场学习，利用事件相机数据实现更精确的3D网格重建。

Comments 13 pages, 10 figures, 3 tables; project page: https://4dqv.mpi-inf.mpg.de/EventNeuS/

Journal ref International Conference on 3D Vision (3DV) 2026

SurfR: Surface Reconstruction with Multi-scale Attention

Siddhant Ranade, Gonçalo Dias Pais, Ross Tyler Whitaker, Jacinto C. Nascimento, Pedro Miraldo, Srikumar Ramalingam

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV；3D vision(journal_ref)

Comments Accepted in 3DV 2025

Journal ref International Conference on 3D Vision 2025

HMD^2: Environment-aware Motion Generation from Single Egocentric Head-Mounted Device

Vladimir Guzov, Yifeng Jiang, Fangzhou Hong, Gerard Pons-Moll, Richard Newcombe, C. Karen Liu, Yuting Ye, Lingni Ma

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV；3D vision(comments)

Comments International Conference on 3D Vision 2025 (3DV 2025)

Single-image coherent reconstruction of objects and humans

Sarthak Batra, Partha P. Chakrabarti, Simon Hadfield, Armin Mustafa

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

Comments Accepted at AI for 3D Generation, CVPR Workshop

Self-supervised Depth Denoising Using Lower- and Higher-quality RGB-D sensors

Akhmedkhan Shabanov, Ilya Krotov, Nikolay Chinaev, Vsevolod Poletaev, Sergei Kozlukov, Igor Pasechnik, Bulat Yakupov, Artsiom Sanakoyeu, Vadim Lebedev, Dmitry Ulyanov

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

Journal ref 2020 International Conference on 3D Vision (3DV)

FastHuman: Reconstructing High-Quality Clothed Human in Minutes

Lixiang Lin, Songyou Peng, Qijun Gan, Jianke Zhu

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV；3D vision(comments)

Comments International Conference on 3D Vision, 3DV 2024

ManiFlow: Implicitly Representing Manifolds with Normalizing Flows

Janis Postels, Martin Danelljan, Luc Van Gool, Federico Tombari

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV；3D vision(comments)

Comments International Conference on 3D Vision 2022

ESL: Event-based Structured Light

Manasi Muglikar, Guillermo Gallego, Davide Scaramuzza

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

Journal ref IEEE International Conference on 3D Vision (3DV), 2021

GASCN: Graph Attention Shape Completion Network

Haojie Huang, Ziyi Yang, Robert Platt

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV；3D vision(comments)

Comments International Conference on 3D Vision (3DV)

Learned Semantic Multi-Sensor Depth Map Fusion

Denys Rozumnyi, Ian Cherabier, Marc Pollefeys, Martin R. Oswald

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

Comments 11 pages, 7 figures, 2 tables, accepted for the 2nd Workshop on 3D Reconstruction in the Wild (3DRW2019) in conjunction with ICCV2019

Journal ref 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)

TRACE: Artifact-Robust Statistical Shape Modeling from Imperfect Surface Scans - A Case Study in Craniosynostosis 3D Photography

TRACE：从不完美表面扫描中构建抗伪影的统计形状模型——以颅缝早闭三维摄影为例

Sanjay Bhandari, Nawazish Khan, Alzbeta Novotna, Tiffany Jeong, Loretta Bowman, Michael Hernandez, Tobi Somorin, Viraj Govani, Jesse Goldstein, Shireen Elhabian

机构 * Scientific Computing and Imaging Institute, University of Utah（犹他大学科学计算与成像研究所） ； Kahlert School of Computing, University of Utah（犹他大学卡勒特计算学院） ； Division of Pediatric Plastic Surgery, UPMC Children’s Hospital of Pittsburgh（匹兹堡大学医学中心儿童医院小儿整形外科） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对临床三维头部摄影的伪影问题，提出TRACE框架，可直接从受污染数据构建抗伪影SSMs，在多骨干网络上均提升了形状模型质量，为颅缝早闭分析提供了可扩展基础。

Comments Accepted at ShapeMI workshop at MICCAI 2026

UNCLE-Grasp: A Task-Adapted Framework for Uncertainty-Aware Grasping of Leaf-Occluded Strawberries

UNCLE-Grasp: 有不确定性意识的叶片遮挡草莓抓取

Malak Mansour, Ali Abouzeid, Zezhou Sun, Qinbo Sun, Dezhen Song, Abdalla Swikir

机构 * Department of Robotics, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（机器人系，Mohamed bin Zayed人工智能大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 UNCLE-Grasp通过建模遮挡和形状补全的几何不确定性，提出了一种在部分遮挡下可靠抓取草莓的方法，通过多假设评估和保守置信界标准提升抓取可靠性。

UrbanVGGT: Scalable Sidewalk Width Estimation from Street View Images

UrbanVGGT：从街景图像中可扩展的人行道宽度估计

Kaizhen Tan, Fan Zhang

机构 * Heinz College of Information Systems and Public Policy（信息系统与公共政策学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Institute of Remote Sensing and Geographical Information System（遥感与地理信息系统研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出UrbanVGGT方法，通过单张街景图像估算人行道宽度，结合语义分割、3D重建、地面平面拟合等技术，在华盛顿特区基准测试中达到0.252米的均方误差，展示了其在大规模城市中的可行性。

Journal ref Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIX-B2-2026, 559-567, 2026

PhysSFI-Net: Physics-informed Geometric Learning of Skeletal and Facial Interactions for Orthognathic Surgical Outcome Prediction

PhysSFI-Net：基于物理的几何学习用于正颌手术结果预测的颅面和面部相互作用

Jiahao Bao, Huazhen Liu, Yu Zhuang, Leran Tao, Xinyu Xu, Yongtao Shi, Mengjia Cheng, Yiming Wang, Congshuang Ku, Ting Zeng, Yilang Du, Siyi Chen, Shunyao Shen, Suncheng Xiang, Hongbo Yu

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PhysSFI-Net通过结合物理指导的几何深度学习，实现高精度的正颌手术术后面部形态预测，优于现有方法。

Comments 16 pages, 9 figures

Journal ref Bao, J., Liu, H., Zhuang, Y. et al. PhysSFI-Net: physics-informed geometric learning of skeletal and facial interactions for orthognathic surgical outcome prediction. npj Digit. Med. (2026)

ReX-Shot: Single-Image Rephotography via Geometry- and Camera-Grounded Generation

ReX-Shot：基于几何与相机基础生成的单图像重摄影

Ruiqi Zhang, Hao Zhu, Wenhao Zhang, Qi Zhang, Junqi Shi, Ming Lu, Xun Cao, Zhan Ma

机构 * School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University（南京大学电子科学与工程学院） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd.（维沃移动通信有限公司） 纠错

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

AI总结 ReX-Shot是首个从单图像联合控制视点、焦距和摄影效果的统一生成框架，通过几何与相机基础生成技术实现更优性能与近实时交互性，解决了现有方法的多因素控制局限

Comments Project page: https://ruiqi-nju.github.io/ReX-Shot/

Large Intestine 3D Shape Refinement Using Point Diffusion Models for Digital Phantom Generation

Kaouther Mouheb, Mobina Ghojogh Nejad, Lavsen Dahal, Ehsan Samei, Kyle J. Lafata, W. Paul Segars, Joseph Y. Lo

机构 * Center for Virtual Imaging Trials, Department of Radiology, Duke University School of Medicine, Durham, NC, USA Biomedical Imaging Group Rotterdam, Department of Radiology \& Nuclear Medicine, Erasmus MC, Rotterdam, the Netherlands Electrical ； Computer Engineering, Pratt School of Engineering, Duke University, Durham, NC, USA 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

Journal ref Shape in Medical Imaging (ShapeMI 2025)

UrbanWorld2.0: A Multimodal Agentic Framework for Reality-Aligned 3D World Generation at City-Scale

RAISECity: 一种用于城市级现实对齐3D世界生成的多模态代理框架

Shengyuan Wang, Zhiheng Zheng, Yu Shang, Lixuan He, Yangcheng Yu, Fan Hangyu, Jie Feng, Qingmin Liao, Yong Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（人工智能学院，清华大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（电子工程系，北京研究院，清华大学） 纠错

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

AI总结 RAISECity通过多模态代理框架实现城市级3D世界生成，提升现实对齐、精度和性能，适用于沉浸媒体和具身智能应用。

Comments Accepted by ACM MM 2026, the code is available at: https://github.com/tsinghua-fib-lab/UrbanWorld2.0

Unsupervised Anomaly Detection for Image Dataset Quality Assurance in Multi-Center Breast MRI

面向多中心乳腺MRI图像数据集质量保证的无监督异常检测

Chiara Tappermann, Steffen Renisch, Lars Ole Schwen, Hans Meine, Horst K. Hahn, Eike Petersen

机构 * Cambridge University Hospitals（剑桥大学医院） ； Mitera Hospital（米特拉医院） ； Radboud University Medical Center（拉德堡德大学医学中心） ； University Hospital Aachen（亚琛大学医院） ； University Medical Center Utrecht（乌得勒支大学医学中心） ； Ribera Hospital（里贝拉医院） ； Duke Breast Cancer MRI（杜克乳腺癌磁共振成像项目） 纠错

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

AI总结 该研究针对多中心乳腺MRI数据集，构建含17种异常类型的无监督异常检测基准，评估四种方法，发现带位置编码的投影法性能最优，为医疗AI的可扩展无监督质量保证提供基础。

Robust structure from motion for aerial-ground images via detector-free feature matching and multi-view track refinement

基于无检测器特征匹配与多视图轨迹优化的空地图像鲁棒运动恢复结构

San Jiang, Hui Wang, Xing Zhang, Zhongwen Hu, Zhijun Wang, Ruisheng Wang, Wanshou Jiang, Qingquan Li

机构 * School of Architecture and Urban Planning, Shenzhen University（深圳大学建筑与城市规划学院） ； Guangdong Key Laboratory of Urban Informatics, Shenzhen University（深圳大学广东省城市信息学重点实验室） ； MNR Key Laboratory for Geo-Environmental Monitoring of Great Bay Area, Shenzhen University（深圳大学自然资源部大湾区地理环境监测重点实验室） 纠错

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

AI总结 本研究提出结合无检测器匹配网络与多视图轨迹优化的方法，用于解决空地图像三维重建中特征匹配鲁棒性问题，在5°位姿误差下AUC较LoFTR提升93.9%，实现更高精度的ISfM重建。

BrickAnything: Geometry-Conditioned Buildable Brick Generation with Structure-Aware Tokenization

BrickAnything: 基于几何条件的可构建砖块生成与结构感知标记化

Zhengyang Ni, Feng Yan, Yu Guo, Fei Wang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.GR

AI总结 提出BrickAnything，一个基于几何条件的自回归框架，通过结构感知树标记化生成满足装配约束和结构稳定性的砖块结构。

Comments Revised version with updated Code: https://github.com/xjtunzy/BrickAnything

SPARGen: Unifying Spatial Perception and Reasoning through Native Multimodal Generation

SPARGen：通过原生多模态生成统一空间感知与推理

Jinsheng Quan, Jianhua Li, Siyi Xie, Xuanke Shi, Kewang Deng, Zukai Chen, Feifei Shao, Lei Yang, Quan Wang, Yawei Luo

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

AI总结 SPARGen是统一多模态框架，将3D重建等空间任务转为指令条件生成任务，在单一框架内实现异构空间任务的竞争力性能，突破现有方法的知识迁移限制。

HandsOnWorld: Unconstrained Egocentric Video Generation with Camera-Disentangled Hand Control

HandsOnWorld: 无约束的自我中心视频生成，具有相机解耦的手部控制

Yushuo Chen, Xiaoyu Shi, Xiaoshi Wu, Xintao Wang, Pengfei Wan, Yebin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出HandsOnWorld框架，通过单目重建从无约束视频中学习手部控制，利用Plücker手部映射解耦相机与手部运动，生成高保真自我中心视频。

Comments Project Page: https://shad0wta9.github.io/handsonworld-page/

SpaRRTa: A Synthetic Benchmark for Evaluating Spatial Intelligence in Visual Foundation Models

SpaRRTa：用于评估视觉基础模型空间智能的合成基准

Turhan Can Kargin, Wojciech Jasiński, Adam Pardyl, Bartosz Zieliński, Marcin Przewięźlikowski

机构 * AGH University of Krakow（克拉科夫AGH大学） ； IDEAS NCBR 纠错

专题命中 三维重建 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SpaRRTa通过评估视觉基础模型的空间推理能力，揭示其在不同空间任务中的表现差异，旨在推动更高效的空间意识视觉模型发展。

Comments Project page is available at https://sparrta.gmum.net/

ScaleVid: Geometry-Aware Video Object Scaling with Mesh-Free Inference

ScaleVid：基于无网格推理的几何感知视频目标缩放

Youze Huang, Penghui Ruan, Bojia Zi, Xianbiao Qi, Shihao Zhao, Rong Xiao

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

AI总结 ScaleVid提出无网格推理的两阶段训练框架，实现几何感知视频目标缩放，在野外视频评估中，其几何一致性、前景保真度等优于需显式3D重建的方法，推理更实用。

From Self-Normal-Positioning to Omni-Directional Tracking: Real-Time Surface Modeling Enabled Probe Tilt Control for Robotic Ultrasound Imaging

从自正常定位到全向跟踪：用于机器人超声成像的实时表面建模支持的探头倾斜控制

Xihan Ma, Haichong Zhang

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 该研究针对机器人超声成像中现有系统仅支持探头法向定位的局限，提出整合RGB-D感知等的全向探头朝向控制框架，实现了高精度的任意角度跟踪，可获取临床所需非法向诊断视图。

Comments 10 pages, 8 figures

CalibAnyView: Beyond Single-View Camera Calibration in the Wild

CalibAnyView：超越单视角相机校准的野外应用

Boying Li, Cheng Zhang, Weirong Chen, Guyuan Chen, Daniel Cremers, Jianfei Cai, Ian Reid, Hamid Rezatofighi

机构 * Monash University（蒙纳士大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 CalibAnyView通过多视角几何一致性建模，提升野外多视角相机校准的鲁棒性和精度，适用于复杂场景下的3D重建和机器人感知。

Comments 27 pages, 21 figures

Sensor-Informed Per-Point Covariance for Structured-Light 3D Imaging

面向结构光三维成像的传感器感知逐点协方差

Sehoon Tak, Jae-Sang Hyun

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Yonsei Institute for Embodied Intelligence（延世具身智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文针对结构光三维成像中逐点协方差未反映测量过程的问题，提出传感器感知一阶方法构建逐点3×3协方差场，实验验证其在G-ICP配准中性能优于各向同性模型。