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鱼眼相机
分布 强化学习与具身智能1人脸与人体理解1
01 02
重新审视相机选择：机器人操作中鱼眼相机特性的实证研究
Rethinking Camera Choice: An Empirical Study on Fisheye Camera Properties in Robotic Manipulation
对做具身视觉的人，这篇给出了腕部鱼眼相机在模仿学习中的系统性选型依据：宽视场提升空间定位但依赖场景视觉复杂度，且跨相机迁移失败的主因是尺度过拟合，可用随机尺度增强（RSA）缓解——这提示视觉骨干的尺度不变性设计对策略泛化至关重要。
GazeOnce360：基于鱼眼相机的360度多人视线估计与全局-局部特征融合
GazeOnce360: Fisheye-Based 360deg Multi-Person Gaze Estimation with Global-Local Feature Fusion
把鱼眼畸变下的多人视线估计形式化为一个端到端任务，并用旋转卷积加眼部关键点监督来对抗畸变，再用全局低分辨率与局部高分辨率眼部区域的双分辨率融合保留细粒度眼睛特征；做鱼眼/广角相机下的人体或人脸分析时，这套畸变感知卷积与局部高分辨率裁剪融合可直接复用。