来源：空间感知与计算实验室

原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/6RDPzOacMHQt1f2E2XtcMg

European Conference on Computer Vision（ECCV）是计算机视觉领域的重要国际会议，计算机视觉三大会之一。ECCV 2026将于2026年9月8日-9月12日在瑞典马尔默举办，共有10,473篇论文进入评审流程，最终2,883篇被接收，录取率为27.5%。ASC实验室本次接收3篇论文，主题涉及点云配准、协同三维感知、视觉定位等方向。

简介：点云无监督配准在自动驾驶与三维感知领域发挥重要作用，但户外场景固有的几何模糊性（如大量重复的几何结构）和数据稀疏性往往导致伪标签质量退化和模型收敛次优。本文发现，配准网络在无显式语义监督下，会自发产生与配准精度高度相关的内在语义感知能力。然而，这种内生能力在无监督学习的监督信号噪声下容易发生退化。为此，本文提出了一种无监督配准框架CAESAR，仅在训练阶段引入冻结的现成3D分割模型以提供稳定的语义锚点，在推理测试阶段实现了零额外计算开销，且不需要配准数据具备语义标注。具体而言，本文设计了双线索引导重匹配（DCRM）机制，从特征空间中重新挖掘被噪声掩盖的正确对应关系；提出了语义-几何标签挖掘（SGLM）进行高效的轻量级特征空间微调与高质量伪标签挖掘；并通过语义预测蒸馏（SPD）进一步巩固学生模型的语义认知。实验表明，CAESAR在KITTI和nuScenes基准测试中性能领先。

该论文第一作者是硕士生熊恪峥、硕士生徐诗韵，通讯作者是温程璐教授。并由敖晟助理教授、沈思淇长聘副教授、王程教授共同合作完成。

原文链接: https://www.leiphone.com/category/private/ZSJGsZ4pr5B1RUKd.html