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🎞️ ECCV2026 · 2 篇论文解读

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🔥 高频主题： 时序预测 ×2

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。