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迭代优化

分布底层视觉与图像复原23D 视觉与重建2高效模型与推理加速1

White-Balance First, Adjust Later: Cross-Camera Color Constancy via Vision-Language Evaluation

将颜色恒常性重新定义为迭代感知反馈问题，利用LoRA微调的VLM评估白平衡后的图像并给出残差色偏方向，替代直接RGB回归，为跨相机颜色恒常性提供新思路。

Self-Diffusion Driven Blind Imaging

把预训练扩散模型的去噪先验换成从纯噪声出发的自扩散反向过程，在无需任何训练数据的情况下联合迭代优化清晰图像与未知模糊核，可直接迁移到盲去模糊、盲去卷积等病态逆问题。

IDESplat: Iterative Depth Probability Estimation for Generalizable 3D Gaussian Splatting

提出迭代深度概率提升单元（DPBU），通过级联 warp 的极线注意力乘法融合来精化深度候选，可直接用于提升前馈式高斯泼溅的深度估计精度与泛化性。

GeoFlow: Real-Time Fine-Grained Cross-View Geolocalization via Iterative Flow Prediction

提出一种基于迭代流预测的轻量级跨视角定位框架，其推理算法 IRS 通过迭代采样实现灵活的精度-速度权衡，可复用于其他需要实时精确定位的视觉任务。

Affine Perspective-Three-Point Problem

为弱透视/准透视相机下的 P3P 位姿估计提供闭式解，并用少量迭代把仿射解升级为精确解，可直接用于小深度变化场景的快速绝对位姿求解与 RANSAC 内点估计。