📐 优化/理论¶

🎞️ ECCV2026 · 2 篇论文解读

RBE-Flow: Recurrent Bayesian Estimation on Feature Manifolds for Cross-Modal Registration: 将跨模态密集光流估计重新建模为特征流形上的闭环递归贝叶斯状态估计问题，通过 RMO（递归流形优化）生成带不确定性的流观测、UAPU（不确定性自适应概率更新）用 Sigma 点投影进行 MMSE 最优贝叶斯融合并将后验协方差反馈调节下一次优化，在 OSdataset、WHU-OPT-SAR 和 RoadScene 三个跨模态数据集上一致达到 SOTA，AEPE 相比此前最佳方法降低 45.4%。
SON-GOKU：图着色实现多任务学习的无冲突调度: SON-GOKU 通过实时测量多任务学习中各任务的梯度冲突，构建冲突图并利用贪心图着色算法将任务动态划分为低冲突组，每个训练步只激活一组任务，周期性重着色以适应梯度演化，在六个数据集上一致提升了多种 MTL 基线方法的效果。