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相机标定
分布 3D 视觉与重建2底层视觉与图像复原1数据集与评测1
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VGA：以视觉几何对齐赋能空地定位
VGA: Empowering Aerial-Ground Localization by Visual Geometry Alignment
把单目透视场推断出的重力对齐先验与 BEV 平面上的 Procrustes 对齐结合，可在未标定、超大基线与小重叠条件下估计 6DoF 相对相机姿态，为跨视角定位与标定提供可复用的几何先验融合思路。
面向真实智能手机超分辨率的RAW域退化模型
RAW-Domain Degradation Models for Realistic Smartphone Super-Resolution
用标定得到的设备特定模糊与噪声参数替代通用先验，把公开渲染图像 unprocess 到各手机 RAW 域构造成对训练数据，可直接迁移到其他 RAW 域复原任务（去噪、去模糊、低光增强）的合成数据构造环节。
从角点到基准标记：重新审视事件相机的棋盘格标定
From Corners to Fiducial Tags: Revisiting Checkerboard Calibration for Event Cameras
对做事件相机标定或多传感器标定的视觉研究者，这篇给出了不依赖灰度重建、直接从事件流检测棋盘格角点与 AprilTag 的流程：用边缘事件初始化角点，再向低事件密度区域迭代细化到亚像素，可直接用于事件-帧相机外参标定与遮挡场景下的标记检测。
Ego-1K：面向第一人称视觉的大规模多视角视频数据集
Ego-1K - A Large-Scale Multiview Video Dataset for Egocentric Vision
为第一人称多视角动态场景重建与4D新视角合成提供了一个时间同步、带标定的评测平台，其近距离动态物体与大视差设定可直接用于检验现有4D新视角合成方法在剧烈视差与自运动下的失效模式。