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旋转不变性
旋转不变与对称感知像素差网络用于遥感目标检测
Rotation Invariant and Symmetry Aware Pixel Difference Network for Remote Sensing Object Detection
RIS-PDC 将旋转群先验和对称约束编码进卷积算子，用像素差和极谐空间聚合替代传统卷积，可直接替换骨干网络中的标准卷积，提升对旋转和遮挡的鲁棒性，且不增加参数量。
RI-Mamba：面向鲁棒文本到形状检索的旋转不变 Mamba
RI-Mamba: Rotation-Invariant Mamba for Robust Text-to-Shape Retrieval
把旋转不变性直接做进 Mamba 状态空间模型的词元序列构造里（全局/局部参考系解耦位姿与几何 + Hilbert 排序），并用特征级线性调制回注朝向嵌入，这套线性时间、对任意朝向鲁棒的 3D 表征可直接迁移到点云分类、分割、配准等下游任务。
FoV-Net：基于视场射线投射的旋转不变 CAD B-rep 学习
FoV-Net: Rotation-Invariant CAD B-rep Learning via Field-of-View Ray Casting
用局部参考系 UV 网格加视线射线投射构造旋转不变的逐面表征，再经图注意力在 B-rep 图上传播，这套「局部几何 + 射线采样上下文」的思路可直接迁移到点云、网格等 3D 表示上做 SO(3) 不变的特征学习。
面向无歧义旋转不变点云分析的4D局部建模与动态全局感知
4D Local Modeling Toward Dynamic Global Perception for Ambiguity-free Rotation-Invariant Point Cloud Analysis
提出将旋转等变几何表示转换为不变表示并融合全局姿态感知的框架，其可学习可转向变换和Bingham分布动态全局姿态参考可复用于点云分类/分割等任务，提升对对称或重复结构的判别力。