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非视域成像

分布 3D 视觉与重建2数据集与评测1

X-band Radar Non-Line-of-Sight Imaging

把 NLOS 成像从光学波段搬到 X 波段雷达，利用长波长把漫反射变成准镜面反射，从而突破平方衰减的射程限制；其「学习式稠密预测 + 几何感知重建」的两阶段神经重建框架，可迁移到低分辨率、长波段的深度/几何反演任务。

Seeing through boxes: Non-Line-of-Sight 3D Reconstruction from Radar Signals

把可见区域（LoS）的视觉几何先验注入神经场，作为约束来引导射频信号在遮挡区域（NLoS）的传播建模，从而稳定 SDF 优化并消除表面歧义；做遮挡补全、非视域重建或跨模态神经场的人可以借鉴这种「用可见几何约束不可见几何」的思路。

DENALI: A Dataset Enabling Non-Line-of-Sight Spatial Reasoning with Low-Cost LiDARs

提供了首个大规模真实世界低成本的消费级激光雷达时空直方图数据集，可用于训练和评测数据驱动的非视域感知方法，并揭示了仿真到真实迁移的差距，为后续研究提供基准。