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协同训练

分布目标检测与定位1自动驾驶与遥感1鲁棒性与安全1

VLM4RSDet: Collaborative Optimization with Vision-Language Model for Enhancing Remote Sensing Object Detection

提出一种协同训练框架，利用视觉语言模型的先验知识增强闭集遥感目标检测器，推理时仅保留标准检测架构，避免额外开销；其全局-局部交叉注意力模块和可学习分层预测策略可迁移到其他检测任务中。

SimScale: Learning to Drive via Real-World Simulation at Scale

利用神经渲染构建可交互仿真环境，合成大规模多视角驾驶数据，并通过伪专家轨迹提供动作监督，为自动驾驶规划策略的鲁棒性和泛化性提升提供可扩展的数据增强方案。

PAUL: Uncertainty-Guided Partition and Augmentation for Robust Cross-View Geo-Localization under Noisy Correspondence

针对跨视角地理定位中因GPS漂移导致的图像对空间错位（噪声对应）问题，提出基于数据不确定性和损失模式划分干净/噪声样本、并对高置信区域做局部增强的鲁棒训练框架，可复用于其他存在标注噪声或弱对应的视觉检索/匹配任务。