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对称性检测
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深度特征变形权重
Deep Feature Deformation Weights
把深度视觉特征的邻近性直接当作网格变形权重，并用重心特征蒸馏让蒸馏复杂度与网格分辨率解耦——这套思路可迁移到任何需要从2D渲染信号反推3D表面稠密属性的任务（如表面属性场、可变形重建、实时蒙皮权重预测）。
ArchSym：在野外检测基于三维的建筑对称性
ArchSym: Detecting 3D-Grounded Architectural Symmetries in the Wild
提出从单张野外图像检测三维反射对称性的框架，将对称性参数化为相对于预测场景几何的有符号距离图，并利用跨视角图像匹配从SfM重建中自动构建大规模建筑对称性数据集，为三维场景理解与重建提供可复用的对称性先验和标注流程。