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三阶段训练
分布 3D 视觉与重建1底层视觉与图像复原1
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Lite Any Stereo：高效零样本立体匹配
Lite Any Stereo: Efficient Zero-Shot Stereo Matching
提供了一套可复用的轻量骨干网络与混合代价聚合设计，并用百万级数据的三阶段训练策略弥合仿真到真实的差距，使超轻量立体匹配模型具备零样本泛化能力，可直接用于实时深度估计与部署受限场景。
动态曝光连拍图像复原
Dynamic Exposure Burst Image Restoration
将曝光时间作为可学习变量，通过BAENet根据预览图预测最优曝光，并配合可微分burst模拟器实现端到端训练，为低层视觉任务中传感器参数与算法联合优化提供了新思路。