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动态场景
分布 3D 视觉与重建2数据集与评测1
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使用通用三维先验的动态视觉SLAM
Dynamic Visual SLAM using a General 3D Prior
把前馈重建模型的深度预测与 patch-based 在线 bundle adjustment 对齐，用其尺度消歧能力解决动态场景下单目 SLAM 的位姿漂移，可作为动态环境下 SLAM 前端过滤与深度先验融合的可复用范式。
面向野外环境的 DROID-SLAM
DROID-SLAM in the Wild
把逐像素不确定性从多视角特征不一致性中估计出来，并嵌入可微 Bundle Adjustment，为动态场景下的跟踪与建图提供了一种可复用的鲁棒加权机制，可直接迁移到其他需要剔除动态干扰的视觉里程计或重建流程。
打破平滑运动假设：面向复杂恶劣条件下多目标跟踪的无人机基准
Breaking Smooth-Motion Assumptions: A UAV Benchmark for Multi-Object Tracking in Complex and Adverse Conditions
为无人机视角多目标跟踪提供了包含剧烈自运动、尺度变化和运动模糊的严苛基准，可用于评估和提升跟踪器在动态复杂场景下的检测与关联鲁棒性。