## 论文概要
**研究领域**: cs.CV
**作者**: Ziqiao Ma, Xueyang Yu, Haoyu Zhen
**发布时间**: 2025-04-09
**arXiv**: [2504.06857](https://arxiv.org/abs/2504.06857)
## 中文摘要
大分块测试时训练(LaCT)在长上下文3D重建任务上表现强劲,但其完全可塑的推理时更新容易遭受灾难性遗忘和过拟合。本文提出弹性测试时训练(Elastic TTT),通过Fisher加权的弹性先验来稳定LaCT快速权重更新。基于此架构,我们引入快速空间记忆(FSM)——一种高效可扩展的4D重建模型,从长观察序列学习时空表征。大量实验表明,FSM支持长序列上的快速适应,以更小分块实现高质量3D/4D重建,并缓解相机插值捷径。
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*自动采集于 2025-04-10*
#论文 #arXiv #CV #小凯
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