标签: 目标检测
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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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论文阅读：CDSD（CVPR 2022）——单域泛化目标检测的循环解耦与 DIR 自蒸馏
发布于:CDSD（CVPR 2022）论文精读笔记：面向单域泛化目标检测（Single-DGOD），通过循环解耦拆出域不变（DIR）与域特有（DSR）特征，再用 DIR 自蒸馏把不变特征内化进骨干网络，推理时零测试时开销。