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点云分割

分布 3D 视觉与重建3图像分割1

Unlocking 3D Affordance Segmentation with 2D Semantic Knowledge

利用2D视觉基础模型的语义知识，通过跨模态亲和力迁移预训练3D编码器，为点云功能可供性分割提供结构化特征学习方案。

SRGCD: Stability-Driven Region Growth Framework for 3D Change Detection

把 3D 变化检测从逐点二分类重构为从高置信种子出发的区域生长，用稳定性引导的受控注意力逐层传播，可直接迁移到点云分割中边界模糊与孤立噪声点的处理。

SAQN: Semantic-based Adaptive Query Network for 3D Referring Expression Segmentation

用每个语义类一个可学习查询向量替代从点云生成查询，把查询数量从数万级降到类别级，并用隐式类别对齐绕开匈牙利匹配；做 3D 指代分割或点云开放词表分割时可直接复用这套查询构造与补充查询融合策略。

MORE-STEM: Long-Short MemOry REcall and Spatio-TEmporal Consistency Model for Query-Driven 3D/4D Point Cloud Segmentation

面向动态点云的查询驱动分割，其跨帧文本-视觉对齐与时空一致性约束可直接迁移到4D点云序列的开放词表/指令分割任务，长短期记忆模块为跨场景推理提供可复用的分层记忆设计。