Reliability-Guided Depth Fusion for Glare-Resilient Navigation Costmaps
可靠性引导的深度融合用于抗眩光导航成本图
机构 * Intel（英特尔）
AI总结 本文提出基于显式深度可靠性建模的抗眩光成本图构建方法，通过轻量级深度可靠性地图估计器和可靠性引导融合机制，减少眩光导致的假障碍物插入，提升自由空间保真度。
大厂专区
Intel（英特尔）
Chain-of-Models Pre-Training: Rethinking Training Acceleration of Vision Foundation Models
模型链预训练：重新思考视觉基础模型的训练加速
机构 * Intel Labs China（英特尔中国实验室） ； iMotion Automotive Technology（iMotion汽车技术）
AI总结 本文提出Chain-of-Models Pre-Training方法，通过模型链实现视觉基础模型的高效训练，提升性能并降低成本，验证于45个数据集。
Comments This work is accepted to CVPR 2026. Code is available at https://github.com/deep-optimization/CoM-PT
