标签: 域泛化
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论文阅读：Cauvis（NeurIPS 2025）——因果视觉提示（Single-Source DGOD）
发布于:Cauvis（NeurIPS 2025）论文精读笔记：与“模拟派”对立的因果干预路线——不造合成数据，冻结 DINOv2，用交叉注意力视觉提示（理论等价 Pearl 后门调整）加傅里叶双分支适配器抑制伪相关，只调约 1% 参数实现单源域泛化目标检测。
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论文阅读：LTFE（AAAI 2026）——液态时序特征演化（Single-DGOD）
发布于:LTFE（arXiv 2511.09909 / AAAI 2026）论文精读笔记：把 Single-DGOD 的域偏移建模为连续时序特征演化——渐进模糊与噪声（PTFE）造轨迹、LSTM（TDM）记时序依赖、Neural ODE/LNN（LPE）动态生成卷积核，推理时仅两步演化做测试时特征自适应。
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论文阅读：MR-DCoT（TPAMI 2026）——原型锚定的流形回归（Single-DGOD）
发布于:MR-DCoT（TPAMI 2026）论文精读笔记：SE-COT 的期刊扩展版，用视觉-文本双链 CoT 制造离流形难样本，再以类特定原型锚定的投影算子把它们拉回源域语义流形——Simulate-to-Deviate, Regress-to-Rectify 闭环。
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论文速览手册
发布于:所读论文的精简速览合集——一句话核心、方法要点与关键结果，便于快速回顾。涵盖 Single-DGOD 系列（CDSD、SE-COT、MR-DCoT、LTFE、Cauvis）、时序蒸馏系列（DSD、TimeDistill）、结构感知蒸馏（SARD）、大模型引导蒸馏（UCOD-MKD）与数据级筛选蒸馏（UniRain），每篇附完整笔记链接。