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连续时间建模
分布 医学影像与生物视觉1视频理解与时序1
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基于半群正则化与时间嵌入架构学习微分同胚的医学图像配准
Learning Diffeomorphism for Medical Image Registration with Time-Embedded Architectures Using Semigroup Regularization
把配准形变场建模为 ODE 流，用时间嵌入骨干网络加单一半群正则化替代 scaling-and-squaring 积分与多重辅助约束，可直接迁移到需要可逆形变场的医学配准、可逆光流与图像编辑中的形变建模。
EMMA：从多模态数据中提取多个物理参数
EMMA: Extracting Multiple physical parameters from Multimodal Data
把视频轨迹当作动力学观测，用 Liquid Time-Constant 网络在连续时间模型里联合估计显式物理参数与隐变量，为视觉研究者提供了一条不依赖分割掩码或可微渲染、直接从原始视频反演系统物理量的可复用路径。