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Transformer-融合
分布 底层视觉与图像复原13D 视觉与重建1
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穿透模糊：应对脉冲成像中的散焦问题
Seeing Through Blur: Tackling Defocus in Spike-Based Imaging
把散焦形成过程用薄透镜近似显式建模成可学习的离散 PSF 先验，再配合多时序尺度 IF 神经元提取脉冲特征，为事件/脉冲类传感器上的空间变化去模糊提供了一个可复用的物理引导复原范式。
SMVRT：基于稀疏多视角体素重建与 Transformer 融合的隐式人体三维建模
SMVRT: Implicit Human 3D Modeling Using Sparse Multi-View Volumetric Reconstruction with Transformer Fusion
在稀疏多视角人体重建中，用三阶段注意力融合（2D 特征增强、warp 后多视角多层级特征融合成 3D 特征网格、2D-3D 查询点聚合）替代生成式补全或模板拟合来推断遮挡区域，这套融合模块可直接迁移到稀疏视角的通用隐式重建与占据预测流程。