视场（FOV）是相机成像的场景角度范围，薄透镜方程是推导视场方程的基础。通过几何关系可得视场角度公式。定焦镜头的视场会因焦平面调整而略有变化，而变焦镜头则可调焦距，视场角度随之变化。

本研究提出了一种基于半球视场LiDAR传感器的3D扫描方法，旨在解决机器人感知与交互问题。通过使用MaskDINO模型，成功检测和分割人体，识别行走、挥手和坐下等动作，展现出良好的性能和应用价值。

本文研究了基于宽视场相机的P2U-SLAM系统，通过条件概率模型揭示了点和姿态不确定性对优化过程的影响，并在追踪模块和局部地图中嵌入这些不确定性，提高了系统性能。

本文介绍了自相似技术在盲超分辨率中的快速发展，提出了二阶泰勒展开逼近和多尺度大场景接收两种核心设计来解决自相似计算中的计算复杂性问题。实验结果验证了这两种设计在实验室和真实场景中的突出表现。

最近，一种高效的基于原型的Transformer架构（PEM）在图像分割领域取得了令人印象深刻的成果。PEM利用视觉特征的冗余性来限制计算并提高效率，同时引入了高效的多尺度特征金字塔网络，能够高效地提取具有高语义内容的特征。在测试和评估中，PEM架构表现出色，优于特定任务的架构，并且与计算代价较高的基准模型相媲美甚至更优。

研究人员开发了一种基于变压器的深度学习架构，能够通过自动角度超分辨率准确重建磁共振成像数据中的纤维定向。该架构在测试数据中表现优异，为磁共振成像提供了更快速和准确的方法。

使用通用扩散模型联合建模室内和室外场景，处理尺度模糊，并推广到训练数据中有限的相机内参。DMD方法在零样本室内数据集上减少25%，在零样本室外数据集上减少33%。