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🎞️ ECCV2026 · 7 篇论文解读

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🔥 高频主题： 时序预测 ×3

Geometry-Aware Visual Representation for Remaining Useful Life Prediction: 针对振动信号时频表征忽略系统本征动力学几何结构的问题，提出相空间密度图像（PSDI）与全局锚定重构机制，将退化过程显式建模为吸引子空间发散，并结合滑动窗口时间聚合与紧凑知识蒸馏实现高鲁棒 RUL 预测。
PMGC-SimVP: Parametric Multi-scale Gated Convolution for Global Ionospheric TEC Prediction: 针对空间天气强扰动下全球电离层总电子含量（TEC）剧烈非平稳与纬度异质性问题，本文提出基于纯卷积骨干的 PMGC-SimVP，通过双阶段低秩时间适配器、纬度分带参数调制与双基线残差学习，在参数量缩减 95% 的同时显著提升了磁暴期预报精度与长程稳定性。
RainODE: Continuous-Time Precipitation Forecasting with Latent Neural ODEs: RainODE 用离散教师引导的潜在神经常微分方程学习连续降水轨迹，再以 Brownian Bridge 随机细化强度与细节，在支持未见时间间隔查询的同时，将 RAPID-60min 的 CSI-M 从 SimVP 的 0.141 提升到 0.220，但不保证逐像素误差同步下降。
Social-Mamba: Socially-Aware Trajectory Forecasting with State-Space Models: Social-Mamba 将无序邻居关系组织成可扫描的社交网格，用 Cycle Mamba 支撑时间、自我和目标三路交互，在 NBA-Full 上以 1.9M 参数获得 0.72/0.92 米 ADE/FDE，但低计算量不等于所有场景下延迟最低。
Video2Reaction: Mapping Video to Audience Reaction Distribution in the Wild: 针对真实场景下视频受众反应多样且随时间演化的难题，本文构建了首个包含 10,348 个电影片段、389 小时视频与 21 类细粒度情绪标签分布的大规模基准数据集 Video2Reaction，提出两阶段多智能体 LLM 标注流水线，并系统评测了经典分布学习与微调视觉语言模型在受众反应预测上的表现。
Forecasting Animal Motion: 将稠密点轨迹确立为行为建模的视觉 Token，结合局部 DINOv3 视觉特征与相机运动补偿管线，构建了基于扩散 Transformer（DiT）的无序轨迹预测架构，实现了跨物种、免 3D 骨架先验且具备长尾泛化能力的野生动物非刚性运动预测。
NeuralDMD: Interpretable Untrained Neural Network for Imaging from Sparse and Noisy Observations: 提出无需数值仿真训练与预设物理方程的单实例重建框架 NeuralDMD，将动态模态分解（DMD）的空间模态参数化为连续坐标神经网络，并通过联合时序约束与可微分观测算子直接从极度稀疏、带噪的直接或间接观测中重建并外推时空动力学。