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运动模糊
分布 3D 视觉与重建2数据集与评测1
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运动感知的可动画高斯化身去模糊
Motion-Aware Animatable Gaussian Avatars Deblurring
提出一种基于物理的运动模糊形成模型，结合3D人体运动模型，从模糊多视角视频中联合优化高斯化身表示与运动参数，为动态场景重建中的运动模糊问题提供可复用思路。
MSCD-GS：基于高斯泼溅的运动分离协同去模糊动态重建
MSCD-GS: Motion-Separated Cooperative Deblurring Dynamic Reconstruction via Gaussian Splatting
把曝光时间内的相机与物体运动分别建模为静态/动态高斯各自的运动模型，并用运动感知网络合成虚拟模糊图与去模糊网络结果协同监督，可直接迁移到任何用高斯泼溅做动态场景重建时处理运动模糊输入的流程。
EgoXtreme：极端条件下第一人称视角鲁棒物体姿态估计数据集
EgoXtreme: A Dataset for Robust Object Pose Estimation in Egocentric Views under Extreme Conditions
该数据集为第一人称视角下的 6D 物体姿态估计提供了极端条件（严重运动模糊、动态光照、烟雾遮挡）下的评测基准，可用于检验现有泛化姿态估计器的失效模式，并推动时序信息利用与鲁棒性方法的研究。