NeSF 是一种从 RGB 图像中生成 3D 语义场的方法，它利用了隐式神经场表示法，根据点积函数捕捉 3D 结构，能够在任意 3D 点上查询，并且生成可以与真实场景相对应的 3D 一致的语义图谱，是第一种只需要 2D 监督进行训练的真正密集的 3D 场景分割方法。

Nov, 2021

通过引入 Generalizable Open-Vocabulary Neural Semantic Fields (GOV-NeSF)，我们提出了一种对 3D 场景进行泛化的隐式表示方法，显著提升了 2D 和 3D 开放词汇语义分割的性能，同时消除了对语义标签或深度先验的需求，有效地在不进行微调的情况下跨场景和数据集进行泛化。

Apr, 2024

本文通过重新审视三维网格的经典多视图表示方法，研究了几种技术，使其可用于三维语义网格的语义分割。给定一个从 RGBD 传感器重建的三维网格，本文方法有效地选取不同的虚拟视图，并渲染多个二维通道，以训练出有效的二维语义分割模型；最终将多视讯预测的特征融合到三维网格顶点上，预测网格语义分割标签。

Jul, 2020

基于 3D 高斯喷斑的新型开放词汇场景理解方法，通过提取预训练的 2D 语义学习特征，将其融入 3D 高斯成分，并构建 3D 高斯语义网络用于快速推断，实现了在 ScanNet-20 上对语义分割的改进、对物体部分分割、场景编辑以及时空分割的多样性支持和优越性。

Mar, 2024

提出了一种利用神经隐式场表示解决室内场景语义 V-SLAM 问题的在线框架，并通过多项实验表明其在测试时间具有精确的跟踪、地图绘制和语义标注能力，能够扩展到 RGB 图像输入，为机器人视觉感知及相关问题提供了可行的解决方案。

Apr, 2023

提出了一种适用于多人场景的通用分层场景表示方法，用于多人视点渲染，无需每场景优化且只需要很少的输入视图。通过将场景分割为多人分层光辐射场，并通过迭代参数修正和多视图特征融合实现与输入视图的像素级对齐的 3D 模型，进一步提出了新颖的端到端训练模块进行人体模型校正。在新颖视图综合和非人物优化场景 NeRF 方法上表现优越，而与分层场景方法在测试时间优化方面相当。

Sep, 2023

本文提出了一种新的神经重建方法，使用可访问的 2D 图像作为监督来进行 3D 场景重建，其中通过引入二进制带注符号距离函数、色彩场和概率场等方法实现了场景的重建，并引入了几何和平面约束以实现对场景复杂几何区域和低纹理区域的重建。

Jun, 2023

提出了一种基于 2D 监督的新型深度图卷积网络框架，用于大规模语义场景点云的分割，通过 Graph-based Pyramid Feature Network 和 Observability Network 可以隐式推断点集的全局和局部特征，并提出了一个 2D-3D 联合优化策略用于优化投影过程中的语义信息的加入， 即使只有单个训练样本的情况下，也能够进行自然场景下的 3D 分割训练，扩展实验在 SUNCG 和 S3DIS 数据集上证明了这种 2D 监督框架在语义点云分割方面的有效性。

Apr, 2020

针对 3D 点云的分割问题，我们提出了一种新的点云分割框架，该框架能有效地优化整个场景的像素级特征，几何结构和全局上下文先验。实验结果表明，该方法优于现有的一些最先进的方法，并探讨了在三维重建场景中合成相机姿态以获得更高的性能。

Aug, 2019

通过使用预先训练的视觉 - 语言模型和无监督的区域级语义对比学习方案，本研究提出了一种通用且简单的框架，用于处理有限标记情况下的 3D 场景理解，从而在数据效率学习和开放世界少样本学习方面展现了有效性。

Dec, 2023