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立体图像压缩
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MambaSIC：基于 Mamba 与双向多参考熵模型的立体图像压缩
MambaSIC: Mamba-based Stereo Image Compression with Bi-directional Multi-reference Entropy Model
用 Mamba 状态空间块替代交叉注意力来建模立体视图间的冗余，并用棋盘格分区的双向多参考熵模型替代空间自回归，为视觉压缩类任务提供了「线性复杂度 + 并行熵编码」的可复用范式，可直接迁移到视频压缩、光场压缩等多视图场景。
FreqSIC：频率感知的双向棋盘上下文立体图像压缩
FreqSIC: Frequency-aware Stereo Image Compression with Bi-directional Checkerboard Context Model
把立体图像压缩中的跨视角冗余建模拆到高/低频分量上分别处理，并用棋盘式非自回归上下文替代逐点自回归熵模型，可直接复用到需要低延迟熵编码的立体匹配、双目深度与光场压缩管线中。