BAT3R：免训练贝叶斯框架改进在线3D重建

Lijian Li 等作者提交论文预印本，提出 BAT3R——一个免训练的贝叶斯自适应在线 3D 重建框架。其目标是缓解流式 3D 重建在长序列上出现的误差累积与表征漂移。 该框架由两个模块组成：State Innovation Gating（SIG）和 Bayesian-guided Adaptive State Updating（BASU）。作者称两者协同工作以实现上述自适应更新。 目前公开信息仅来自论文摘要，尚无实验数据或第三方验证，实际效果有待观察。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。