From Multi-Fisheye Sensing to Panoramic Perception: A Parallax-Aware Onboard Platform for Ultra-Low-Altitude UAVs
为解决超低空无人机全景感知问题，提出了一种视差感知平台，通过集成四个鱼眼摄像头并采用特定算法将多视角转换为全景图像。
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Real-Time Scene-Adaptive Tone Mapping for High-Dynamic Range Object Detection
本文提出了一种新的色调映射方法，通过神经光度校准和局部色调映射模型解决高动态范围图像在物体检测中的性能下降问题。
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VIP: Variation-based Iterative-learning Planning for Robotic Navigation
本文提出一种基于变分的迭代学习规划框架VIP，用于解决机器人在复杂环境下的高效运动规划问题，通过直接在无限维函数空间中更新规划命令，避免了传统方法的高计算成本。
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CRISP: Calibration-Aware Visual State Space Duality for Remote Sensing Semantic Segmentation
为解决VSSD在遥感语义分割中边界过度平滑问题，提出CRISP框架，通过双校准算子恢复局部对比度和边界响应，并使用正交多原型头保留细节。
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From Multi-Fisheye Sensing to Panoramic Perception: A Parallax-Aware Onboard Platform for Ultra-Low-Altitude UAVs
为解决超低空无人机全景感知问题，提出了一种视差感知平台，通过集成四个鱼眼摄像头并采用特定算法将多视角转换为全景图像。
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Real-Time Scene-Adaptive Tone Mapping for High-Dynamic Range Object Detection
本文提出了一种新的色调映射方法，通过神经光度校准和局部色调映射模型解决高动态范围图像在物体检测中的性能下降问题。
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VIP: Variation-based Iterative-learning Planning for Robotic Navigation
本文提出一种基于变分的迭代学习规划框架VIP，用于解决机器人在复杂环境下的高效运动规划问题，通过直接在无限维函数空间中更新规划命令，避免了传统方法的高计算成本。
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CRISP: Calibration-Aware Visual State Space Duality for Remote Sensing Semantic Segmentation
为解决VSSD在遥感语义分割中边界过度平滑问题，提出CRISP框架，通过双校准算子恢复局部对比度和边界响应，并使用正交多原型头保留细节。
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