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关键点检测
分布 3D 视觉与重建2视频理解与时序1
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离网：面向前馈三维高斯泼溅的图元检测
Off The Grid: Detection of Primitives for Feed-Forward 3D Gaussian Splatting
将关键点检测思想引入前馈3DGS的图元放置，用子像素级自适应分布替代像素网格，并基于香农熵动态分配每个图像块的图元数量，为提升前馈三维重建的质量与效率提供了可复用的解码器设计。
EV-CGNet：共视聚焦的3D引导2D事件关键点检测网络
EV-CGNet: Co-visible Focused 3D-guided 2D Event Keypoint Detection Network
事件相机关键点检测与描述子学习可复用于跨模态/跨视角匹配任务；其共视区域聚焦检测思路可迁移到任何需要抑制非重叠区域误检的匹配流程（如宽基线立体、多相机标定）。
ComPose：面向鲁棒类别级物体姿态估计的统一补全-姿态框架
ComPose: A Unified Completion-Pose Framework for Robust Category-Level Object Pose Estimation
将点云补全与类别级姿态估计统一到一个端到端框架中，通过渐进式关键点补全和几何关系一致性损失，避免了两阶段方法的误差累积，为处理不完整点云的姿态估计提供了可复用的设计思路。