可逆耦合层

NexusFlow：借助可逆流网络在部分监督下统一异构任务

NexusFlow: Unifying Disparate Tasks under Partial Supervision via Invertible Flow Networks

用可逆耦合层构造代理网络，把结构差异极大的任务（稠密地图重建与稀疏多目标跟踪）的潜变量特征映射到共享规范空间做对齐，避免表征坍缩；这套 plug-and-play 的对齐模块可直接用于视觉中标注不完整、任务异构的多任务训练，例如不同区域只标注不同任务的数据。