自动驾驶

BevSplat: Resolving Height Ambiguity via Feature-Based Gaussian Primitives for Weakly-Supervised Cross-View Localization

BevSplat: 通过基于特征的高斯基元解决高度歧义以实现弱监督跨视角定位

Qiwei Wang, Shaoxun Wu, Yujiao Shi

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：BEV(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 BevSplat通过基于特征的高斯基元解决高度歧义，提升弱监督跨视角定位的精度。

Pointmap-Conditioned Diffusion for Consistent Novel View Synthesis

基于点图的扩散模型用于一致的新型视角合成

Thang-Anh-Quan Nguyen, Nathan Piasco, Luis Roldão, Moussab Bennehar, Dzmitry Tsishkou, Laurent Caraffa, Jean-Philippe Tarel, Roland Brémond

机构 * Noah’s Ark, Huawei Paris Research Center（Noah’s Ark，华为巴黎研究中心） ； COSYS, Gustave Eiffel University（COSYS，格拉夫-埃菲尔大学） ； LASTIG, IGN-ENSG, Gustave Eiffel University（LASTIG，IGN-ENSG，格拉夫-埃菲尔大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PointmapDiff通过利用点图作为条件信号，结合预训练的2D扩散模型，实现城市驾驶场景中一致的新型视角合成，并能生成高质量结果。

Comments WACV 2026. Project page: https://ntaquan0125.github.io/pointmap-conditioned-diffusion