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强化学习策略
分布 3D 视觉与重建1图像分割1自动驾驶与遥感1
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写在关键处：面向 3D 高斯泼溅的策略引导水印
Write Where It Matters: Policy-Guided Watermarks for 3D Gaussian Splatting
把水印嵌入位置与强度建模为马尔可夫决策过程，用轻量策略网络按即时奖励逐锚点调节梯度尺度；做 3DGS 版权保护或需要在不破坏渲染质量的前提下向高斯参数注入可控扰动时，这套策略引导的逐锚点梯度缩放可直接复用。
SAMIX：以语义适配器与参考选择策略强化 SAM2 用于混合监督分割
SAMIX: Reinforcing SAM2 with Semantic Adapter and Reference Selecting Policy for Mix-Supervised Segmentation
把 SAM2 通过轻量语义适配器改造成语义感知伪标签生成器，并用强化学习训练的 SPNet 为每张查询图像检索语义相关且互补的参考图像-掩码对作为密集上下文提示，这一「参考检索 + 可验证奖励」的伪标签提纯思路可直接迁移到任何需要从弱标注或无标注数据中挖掘高质量掩码的半监督/弱监督分割流程。
基于强化学习的稀疏采样下小型空中目标自适应三维感知
Adaptive 3D Perception for Small Aerial Targets Under Sparse Sampling via Reinforcement Learning
用强化学习策略根据无标签的稀疏度/前景接受率/轨迹稳定性统计，在线调节体素分辨率、检测敏感度与关联门限，为长距离激光雷达小目标在点密度剧变下的检测-跟踪闭环提供了可复用的自适应感知思路。