ECCV

Point Ladder Tuning: Parameter-Efficient Hierarchical Adaptation for 3D Point Cloud Understanding

点阶梯调优：用于3D点云理解的参数高效分层适配

Junlin Chang, Longhao Zou, Rui Li

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 研究针对3D点云理解中微调预训练主干参数效率低的问题，提出点阶梯调优框架PLT，通过构建分层网络、融合局部与全局特征、生成动态提示等进行参数高效分层适配，实验表明其以极少参数达最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. Code: https://github.com/JunLinChang/ECCV2026-PLT

FlexiAvatar: Unified 3D Gaussian Human Avatars Under Arbitrary Body Visibility

FlexiAvatar：任意身体可见性下的统一3D高斯人体头像

Yihalem Yimolal Tiruneh, Muhammad Salman Ali, Uyoung Jeong, Muneeb A. Khan, MD Khalequzzaman Chowdhury Sayem, Allanur Bayramgeldiyev, Binod Bhattarai, Seungryul Baek

机构 * UNIST（韩国蔚山科学技术院） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Fogsphere（雾球公司） 纠错

AI总结 研究从单目视频重建3D人体头像问题，提出FlexiAvatar框架，结合遮挡鲁棒跟踪与特定部分残差细化捕捉细节，用扩散方法处理不可见区域，实验表明其重建质量高，还能减少运行时和内存开销。

Comments Accepted in ECCV 2026

CoGoal3D: Collaborative 3D Object Detection with 3D-Aware Fusion and Refinement

CoGoal3D：基于3D感知融合与优化的协作式3D目标检测

Zhihao Yang, Zhiyu Xiang, Peng Xu, Tianyu Pu, Kai Wang, Eryun Liu, Dongping Zhang, Yong Ding

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Provincial Key Laboratory of Multi-Modal Communication Networks and Intelligent Information Processing（浙江省多模态通信网络与智能信息处理重点实验室） ； China Jiliang University（中国计量大学） 纠错

AI总结 针对V2X协作目标检测中3D检测效果不佳的问题，提出CoGoal3D框架，通过两阶段管道提取和优化3D特征，设计融合模块与辅助任务，还提出数据增强策略，在多数据集上取得新的最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. 17 pages, 8 figures, 6 tables. Code: https://github.com/Megalo-f/CoGoal3D

IMMoE: Incomplete Multi-View Anomaly Detection via Mixture of View Experts Fusion

IMMoE：通过视图专家融合进行不完整多视图异常检测

Lei Hu

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

AI总结 研究不完整多视图异常检测问题，提出IMMoE方法，含多视图专家融合与局部异常增强编码器两个关键模块，通过自动生成数据集，在RIMAD和Real-IAD数据集上取得领先性能，提升了像素级和图像级指标。

Comments Accepted by ECCV 2026

Mitigating Modality and Language-Style Gaps for Zero-Shot Video Moment Retrieval

缓解零样本视频时刻检索中的模态和语言风格差距

Jihyun Lee, Cheol-Ho Cho, Woojin Jun, Woojin Jeong, Jae-Pil Heo

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） 纠错

AI总结 研究零样本视频时刻检索中模态和语言风格差距问题，提出基于自相似性的时刻提议和评分方法及查询感知的多模态大语言模型推理阶段，有效缓解差距，在相关基准测试中达最优性能。

Comments ECCV 2026 (* These authors contributed equally.)

Reliability-Aware 3D Geometric Injection for Universal Person Re-identification

用于通用行人重识别的可靠性感知3D几何注入

Bohan Su, Jiashuo Wang, Fangyi Liu, Mang Ye

机构 * National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院多媒体软件国家工程研究中心） 纠错

AI总结 针对通用行人重识别问题，提出UniGeo框架，通过一致性感知可靠性门和双流残差融合，将3D信息处理解耦，投影单目3D参数补偿结构，以残差形式引入3D先验并过滤噪声，提升了挑战性场景性能。

Comments Accepted at ECCV 2026

ZeroSplat: Generalized Referring Segmentation in 3D Gaussian Splatting

ZeroSplat：3D高斯点云渲染中的广义指代分割

Jiayu Ding, Meilu Song, Xiaoyi Zhang, Hongbo Jin, Yichen Jin, Xiangtian Si

机构 * Peking University（北京大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； China University of Geosciences（中国地质大学） 纠错

AI总结 针对现有指代3D高斯点云渲染方法局限，提出ZeroSplat框架，通过多视图几何约束将2D视觉语言模型先验提升至3D空间，无需额外特征存储，在广义和单目标场景中显著优于现有方法，且效率高。

Comments Accepted to ECCV 2026

Posterior Samplings are Missing Modalities Generators for Medical Image Translation

后验采样是医学图像翻译中缺失模态的生成器

Jonghun Kim

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） 纠错

AI总结 针对医学图像因时间和协议限制存在缺失模态的问题，提出统一框架，将缺失模态生成视为联合分布下的线性逆问题，通过后验采样及流匹配模型解决，在多数据集实验中性能优于基线，下游肿瘤分割表现更好。

Comments ECCV 26