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室内场景理解
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ReScene4D：演化室内三维场景的时序一致语义实例分割
ReScene4D: Temporally Consistent Semantic Instance Segmentation of Evolving Indoor 3D Scenes
针对间歇性采集的室内 3D 扫描，提出时序稀疏 4D 语义实例分割任务，通过时空对比损失和序列化实现跨观测的实例身份关联，可直接用于动态室内场景的长期建图与变化检测。
PixARMesh：自回归网格原生的单视图场景重建
PixARMesh: Autoregressive Mesh-Native Single-View Scene Reconstruction
把网格生成模型与像素对齐的图像特征、全局场景上下文通过交叉注意力结合，并用统一的词元流（上下文+位姿+网格）自回归地一次性输出布局与几何，为单图三维重建提供了一条绕开隐式 SDF 与后处理布局优化的端到端路线。
AdaSFormer：面向室内环境单目语义场景补全的自适应序列化 Transformer
AdaSFormer: Adaptive Serialized Transformers for Monocular Semantic Scene Completion from Indoor Environments
面向室内单目语义场景补全，用可学习偏移的自适应序列化 Transformer 动态调整感受野，并用中心相对位置编码与卷积调制 LayerNorm 融合卷积与 Transformer 特征，可直接迁移到其他需要从单张图恢复稠密三维语义的室内重建任务。