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Virtual KITTI
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LangStreet 为高斯场景表示引入持久化语言场
研究人员引入了 LangStreet，一种用于锚点解码街景高斯函数的新型持久化语言场方法。该方法通过建立语义归属来解决可扩展锚点解码系统中不同视图之间的语义识别挑战，其中持久化锚点和解码器槽位持有语言场，而瞬时子节点路由观测。LangStreet 在 KITTI、Virtual KITTI 和 Waymo 等数据集上表现强劲，与现有方法相比，在显著减小的特征占地面积下实现了具有竞争力的准确性。
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Scal3R方法通过多相对位姿查询增强在线3D重建
研究人员开发了Scal3R，一种改进长视频在线3D重建的新方法。通过使用轻量级token和冻结骨干网络将问题重新表述为多参考相对位姿查询，Scal3R显著减少了漂移。该系统在包括KITTI、Virtual KITTI、Sintel、TUM-Dynamic、ScanNet和7-Scenes在内的各种数据集上取得了最先进的性能，同时仅需要原始骨干网络约1%的参数，并在单个GPU上8小时内收敛。
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新的 SLIM 模型通过稀疏 LiDAR 增强长距离驾驶深度估计
研究人员开发了 SLIM（稀疏 LiDAR 注入单目几何），这是一种用于增强长距离驾驶场景下单目深度估计的新方法。SLIM 适配了 MoGe-2 模型，直接整合稀疏 LiDAR 数据，克服了以往依赖插值密集先验方法的局限性。与模拟数据集上的基线模型相比，该新模型在 50-150 米距离内的准确性方面表现出显著改进，绝对相对误差降低了高达 51%。