跨视角检测

CrossVL：面向跨视角视觉语言检测的复杂度感知特征路由与配对课程学习

CrossVL: Complexity-Aware Feature Routing and Paired Curriculum for Cross-View Vision-Language Detection

CPA 用多模态统计量估计场景复杂度并据此把视觉特征路由到不同通路，这一「按复杂度动态选择融合路径」的思路可直接迁移到任意 VLM 检测器的视觉-语言融合层；PCL 用同步地空图像对的语义一致性做早期稳定监督、再逐步转向随机采样，为跨域/跨视角微调提供了一种可复用的课程调度策略。