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立体视觉

分布 3D 视觉与重建1医学影像与生物视觉1数据集与评测1

TESO: Online Tracking of Essential Matrix by Stochastic Optimization

提出一种在本质矩阵流形上做在线随机优化的方法，用核相关鲁棒损失函数直接优化稀疏对应点，无需训练即可在线跟踪双目外参漂移，对资源受限的视觉感知系统有直接复用价值。

Real2Sim2Real: RetinalDepth-64K for Depth Estimation in Posterior Segment Ophthalmic Surgery

对做单目/立体/视频深度估计的人，这是一个可复用的合成数据生成范式：用 Blender 建模解剖结构并加入折射介质与后处理，再配合时序深度方差指标评估帧间稳定性，可直接迁移到其他缺乏深度真值的显微或内窥场景。

CARD: A Multi-Modal Automotive Dataset for Dense 3D Reconstruction in Challenging Road Topography

提供准稠密多激光雷达融合深度真值（每帧约 50 万有效深度像素，约为 KITTI 深度补全的 6.5 倍），可用于训练与评测深度估计/补全模型在减速带、坑洼、非铺装路面等困难地形上的细粒度几何能力；其立体引导深度补全变体与标准化评测协议可直接作为新基准复用。