该文章介绍了一种自我监督的交互感知方法SM$^3$，用于重建现实世界物体的可移动关节结构。该方法利用多视角RGB图像建模关节物体、识别可移动组件和推断旋转关节参数。作者还引入了MMArt数据集评估该方法的性能，结果显示SM$^3$在各个类别和物体上优于现有基准，并在现实场景中得到验证。

该研究提出了一种自我监督的交互感知方法SM$^3$，用于重建机器人领域中的物体和估计其可移动关节结构。该方法利用多视角RGB图像建模关节物体、识别可移动组件和推断旋转关节参数。研究还引入了MMArt数据集，评估结果显示SM$^3$在各个类别和物体上优于现有基准，并在现实场景中得到了验证。

本论文提出了一种神经人体表现捕捉和渲染系统，实现高质量的几何和纹理重建，尤其在人体物体交互场景下。通过分层场景解耦策略，进行体积重建和神经渲染人和物体，提出了交互感知的人-物捕捉方案，以人为重点的物体跟踪，实现了高质量的几何和纹理重建。

本文介绍了一种通过机器人在室内场景中有目的地交互以建立室内场景的可动模型的方法，并引入了一个名为 Ditto in the House 的交互感知方法。该方法通过可行性预测发现可能的可动物体，并从每次交互前后的视觉观察中推断出其可动性质。

该文介绍了一种基于交互感知的增强生成视角的特征空间重建方法，通过自动化特征和操作的选择以及特征交叉，模拟人体决策过程。实验证实了该方法的有效性。