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Paving the Way for Point Cloud Video Representation Learning Using A PDE Model

使用PDE模型为点云视频表示学习铺平道路

Zhuoxu Huang, Zhenkun Fan, Jungong Han, Josef Kittler

机构 * Department of Computer Science, Aberystwyth University（阿伯里斯يث大学计算机科学系） ； Department of Automation, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（自动化系、北京信息科学与技术国家研究中心、清华大学） ； Department of Electrical Engineering, Surrey University（Surrey大学电子工程系） 纠错

AI总结 提出MotionPDE方法，通过将时空相关性学习建模为可解的偏微分方程（PDE），并利用对比学习结构优化，作为即插即用模块提升点云视频表示学习性能。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI) in 2026

Beyond Visual Fidelity: Benchmarking Super-Resolution Models for Large-Scale Remote Sensing Imagery via Downstream Task Integration

超越视觉保真度：通过下游任务集成评估大规模遥感影像的超分辨率模型

Zhili Li, Kangyang Chai, Zhihao Wang, Xiaowei Jia, Yanhua Li, Gengchen Mai, Sergii Skakun, Dinesh Manocha, Yiqun Xie

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Worcester Polytechnic Institute（沃思利技术学院） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 针对现有超分辨率评估依赖PSNR/SSIM等保真度指标而忽略下游任务效用的问题，提出GeoSR-Bench基准数据集，集成土地覆盖分割、基础设施映射等下游任务，评估GAN、Transformer等9种SR模型在270种设置下的性能，发现保真度指标与任务性能弱相关甚至负相关。

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