研究者提出DEX，让视觉基础模型适配鱼眼相机

Rit Gangopadhyay 与 Alex Wong 提出 Distortion Extenders（DEX），一组可学习参数，通过自监督对齐损失把鱼眼图像的潜空间嵌入变换为接近透视图像的形式，从而将视觉基础模型泛化到鱼眼相机。 DEX 与架构和任务无关。研究者在单目深度估计和开放词汇分割任务上、对卷积和 Transformer 架构均报告其持续优于基线，覆盖室内外鱼眼数据集；其激活还可解码为畸变系数以支持相机标定。代码已开源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。