WACV

Under-Canopy Terrain Reconstruction in Dense Forests Using RGB Imaging and Neural 3D Reconstruction

利用RGB成像和神经3D重建进行密林下的地形重建

Refael Sheffer, Chen Pinchover, Haim Zisman, Dror Ozeri, Roee Litman

机构 * Rafael Advanced Defense Systems inc., Israel（拉斐尔先进防御系统公司，以色列） ； Bar-Ilan University, Israel（巴伊兰大学，以色列） 纠错

AI总结 利用RGB图像和神经3D重建技术，实现密林下的地形重建，提供一种低成本、高精度的替代方案。

Comments WACV 2026 CV4EO

Efficient Deep Demosaicing with Spatially Downsampled Isotropic Networks

高效深度去马赛克与空间下采样各向同性网络

Cory Fan, Wenchao Zhang

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Omnivision（奥米维森） ； Omnivision Technologies（奥米维森技术） 纠错

AI总结 本文提出了一种通过空间下采样提升各向同性网络效率和性能的深度去马赛克方法，并在多种任务中验证了其有效性。

Comments To be published at WVAQ Workshop at WACV. Code @ github.com/cory-fan/jd3net

VIZOR: Viewpoint-Invariant Zero-Shot Scene Graph Generation for 3D Scene Reasoning

VIZOR: 视点不变的零样本场景图生成用于3D场景推理

Vivek Madhavaram, Vartika Sengar, Arkadipta De, Charu Sharma

机构 * Machine Learning Lab, IIIT Hyderabad, India（IIIT海得拉巴机器学习实验室） ； Fujitsu Research India, Bangalore（印度班加罗尔 Fujitsu 研究院） 纠错

AI总结 VIZOR通过无需训练的端到端框架，生成视点不变的零样本场景图，提升3D场景推理的准确性和泛化能力。

Comments WACV 2026, Project page: https://vivekmadhavaram.github.io/vizor/

Zero-Shot Video Deraining with Video Diffusion Models

无监督视频去雨与视频扩散模型

Tuomas Varanka, Juan Luis Gonzalez, Hyeongwoo Kim, Pablo Garrido, Xu Yao

机构 * University of Oulu（奥卢大学） ； Flawless AI ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种无需合成数据和模型微调的无监督视频去雨方法，通过预训练文本到视频扩散模型，利用注意力切换机制提升动态场景中的去雨效果。

Comments WACV 2026

Robustness of Presentation Attack Detection in Remote Identity Validation Scenarios

远程身份验证场景中呈现攻击检测的鲁棒性

John J. Howard, Richard O. Plesh, Yevgeniy B. Sirotin, Jerry L. Tipton, Arun R. Vemury

AI总结 本文研究了低光和自动图像采集对远程身份验证中PAD系统鲁棒性的影响，发现错误率显著增加，仅有一系统保持低错误率。

Comments Accepted to the IEEE/CVF WACV 2026 Workshop on Generative, Adversarial and Presentation Attacks in Biometrics (GAPBio). 8 pages, 6 figures, 4 tables