本研究提出了一个使用带时间信息的基准模型对视频数据进行三维物体网格重建的方法，通过构建综合场景来萃取物体的详细三维信息。我们通过 SAIL-VOS 3D 合成视频数据集验证了该方法的有效性，并向公众提供了相应的资源和信息。

May, 2021

该研究提供了一种名为 CO3D 的大规模数据集，其中包含了 50 种 MS-COCO 类别的近 19,000 个视频，共计 1.5 百万帧真实的多视角图像，带有相机姿态和地面真实 3D 点云的注释，并利用该数据集进行了新视角综合和类别为中心的 3D 重建方法的大规模 “野外” 评估，并提出了一种基于 Transformer 的新型神经渲染方法 NerFormer，可根据物体的少数视角重建整个物体。

Sep, 2021

通过真实世界的城市的三维点云表示，CityNav 数据集提供了 32,637 个自然语言描述与人类演示轨迹的配对，作为语言目标的航空导航的新数据集。该数据集揭示了以下关键发现：（一）在航空代理模型上，基于人类演示轨迹的训练优于最短路径轨迹的训练，突出了人类驱动导航策略的重要性；（二）在城市尺度上，二维空间地图的整合显著提高了导航效率。

Jun, 2024

研究一种新的开放问题，即开放词汇类别级别的对象姿态和尺寸估计。介绍了一个基于预训练模型构建的框架，利用大规模数据集进行训练，并在各种文本描述的情况下实现了广泛推广。

Mar, 2024

本文提出一种学习框架，可以从单个图像中恢复物体的 3D 形状、相机、和纹理，使用一个可变形的 3D 网格模型来表示形状，在不依赖于地面真值 3D 或多视图监督的情况下，利用注释的图像集进行训练并学习 3D 预测机制与可变形模型。作者还展示了可以轻松将语义关键点与预测的形状相关联，并在 CUB 和 PASCAL3D 数据集上展示了我们的方法的定性和定量结果。

Mar, 2018

本文提出了一种基于二个子策略的框架，即 角落导向探索策略 和 类别感知识别策略，用于提高基于 3D 场景表示的目标导航能力，从而大大改善 ObjectNav 的性能，并在 Matterport3D 和 Gibson 数据集上实现最佳表现，同时训练时的计算成本较其他模块化方法降低了 (高达 30 倍)。

Dec, 2022

该论文提出了一种联合优化框架，可以在未知摄像机姿态和野外环境下准确地估计形状、辐射度和图像相机姿态和光照。

May, 2022

本文介绍了一种包含近千个三维对象模型及超过 84 万个现实世界的 RGB 和深度图像数据集，旨在填补现有研究中缺乏的三维多视图重建的真实数据基准。该数据集通过半自动方式实现相机位置与物体姿态的精准标注，为形状重建、物体姿态估计、形状检索等 3D 应用提供了可能。数据集已开放，包含注释工具和评估基准源代码。

Mar, 2022

本文介绍了一种基于像素输入和 3D 刚性类别的输出的自动化流程，通过从现有物体检测数据集中学习可变形的 3D 模型并结合底层模块进行高频率形状细节恢复，实现了在单幅图像中获取真实场景下物体的三维表面重建，通过在最近引入的 PASCAL 3D + 数据集上的全面定量分析和消融研究展示了非常令人鼓舞的自动重建效果。

Nov, 2014

本研究提出通过使用 900 个未标记的 3D 建筑从 HM3D 中自动创建 VLN 数据集，并通过预训练的语言模型对数据集进行微调，从而解决 VLN 方法中的数据稀缺性问题，从而大幅提高 VLN 模型的泛化能力。实验表明该方法在 REVERIE 和 SOON 数据集验证数据集上提高了 7.1% 和 8.1% 的 SPL 性能，取得了良好效果。

Aug, 2022