Zhejiang University（浙江大学）

REL-SF4PASS: Panoramic Semantic Segmentation with REL Depth Representation and Spherical Fusion

REL-SF4PASS：基于REL深度表示和球形融合的全景语义分割

Xuewei Li, Xinghan Bao, Zhimin Chen, Xi Li

机构 * School of Electronic and Information Engineering, Shanghai DianJi University（电子信息学院，上海电机大学） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（计算机科学与技术学院，浙江大学） 纠错

AI总结 REL-SF4PASS通过REL深度表示和球形动态多模态融合方法，提升全景语义分割的性能和鲁棒性。

Comments submitted to CVPR 2026

Collision-Free Humanoid Traversal in Cluttered Indoor Scenes

无碰撞的人形机器人在杂乱室内场景中的移动

Han Xue, Sikai Liang, Zhikai Zhang, Zicheng Zeng, Yun Liu, Yunrui Lian, Jilong Wang, Qingtao Liu, Xuesong Shi, Li Yi

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tongji University（同济大学） ； Galbot ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出HumanoidPF势场方法，通过混合场景生成实现人形机器人在杂乱室内场景中的无碰撞移动，有效提升强化学习的训练效果。

MoE-Enhanced Multi-Domain Feature Selection and Fusion for Fast Map-Free Trajectory Prediction

增强型多域特征选择与融合的无地图轨迹预测

Wenyi Xiong, Jian Chen, Ziheng Qi, Wenhua Chen

机构 * School of Mechanical Engineering, Zhejiang University（浙江大学机械工程学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Fully Actuated System Control Theory and Technology, School of Automation and Intelligent Manufacturing, Southern University of Science and Technology（南方科技大学自动化与智能制造学院） ； Leapmotor Technology（Leapmotor科技） ； Department of Aeronautical and Automotive Engineering, Loughborough University（伦敦大学洛桑学院航空与汽车工程系） 纠错

AI总结 本文提出了一种无地图轨迹预测方法，通过多域特征选择与融合，提升轨迹预测的准确性和效率。