cs.CV（2025-11-15）

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支柱三：空间感知 (Perception & SLAM) (6 🔗1) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (3) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (1)

🔬 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM) (6 篇)

#	题目	一句话要点	标签	🔗	⭐
1	LiDAR-GS++:Improving LiDAR Gaussian Reconstruction via Diffusion Priors	LiDAR-GS++：利用扩散先验改进LiDAR高斯重建，提升新视角合成质量	gaussian splatting NeRF neural radiance
2	Changes in Real Time: Online Scene Change Detection with Multi-View Fusion	提出一种基于多视角融合的在线场景变化检测方法，达到SOTA性能。	3D gaussian splatting gaussian splatting pose estimation
3	Rethinking Multimodal Point Cloud Completion: A Completion-by-Correction Perspective	提出Completion-by-Correction方法以解决点云补全中的结构不一致问题	point cloud
4	Point Cloud Quantization through Multimodal Prompting for 3D Understanding	提出基于多模态Prompt的点云量化方法，用于提升3D理解能力	point cloud
5	UniABG: Unified Adversarial View Bridging and Graph Correspondence for Unsupervised Cross-View Geo-Localization	提出UniABG，通过对抗视角桥接和图对应校准实现无监督跨视角地理定位	localization	✅
6	SRSplat: Feed-Forward Super-Resolution Gaussian Splatting from Sparse Multi-View Images	SRSplat：基于稀疏多视角图像的前馈超分辨率高斯溅射重建	gaussian splatting

🔬 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (3 篇)

#	题目	一句话要点	标签	🔗	⭐
7	Constructing and Interpreting Digital Twin Representations for Visual Reasoning via Reinforcement Learning	提出基于强化学习的DT-R1框架，利用数字孪生表示统一解决视觉推理任务。	reinforcement learning
8	MovSemCL: Movement-Semantics Contrastive Learning for Trajectory Similarity	提出MovSemCL框架，通过运动语义对比学习提升轨迹相似度计算性能。	contrastive learning
9	Calibrated Multimodal Representation Learning with Missing Modalities	提出CalMRL，通过校准不完整对齐解决缺失模态下的多模态表征学习问题。	representation learning

🔬 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (1 篇)

#	题目	一句话要点	标签	🔗	⭐
10	Multimodal AI for Body Fat Estimation: Computer Vision and Anthropometry with DEXA Benchmarks	提出基于计算机视觉和人体测量数据的多模态AI模型，用于低成本的体脂率估计。	multimodal

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