FeDepth研究机器人平台异构下的联邦深度估计，缓解跨客户端域偏移。
推荐理由：真实机器人数据难集中且平台差异大，论文把深度估计放入联邦学习场景，核心挑战是重叠但不一致的数据分布如何避免聚合后性能塌陷。
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