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该研究针对火灾后物体因不可逆物理变化而难以识别的问题，提出了TRACE基准，包含2.14万张真实图像衍生的合成场景，覆盖189类、499个物体身份，并定义检测、原始状态恢复与检索、材料恢复、描述生成和功能推理五项任务。实验显示，现有模型随损伤加重性能急剧下降，RF-DETR的mAP相对下降71%，InternVL3.5检索R@1从93.85降至28.11。为此，作者提出即插即用的特征恢复模块FRM，在冻结宿主模型的前提下将退化编码器特征映射为原始对齐表示，仅用配对特征监督训练，即可提升场景级检测、CLIP/SigLIP2特征恢复及四项VLM任务，且损伤越重增益越大，平均相对提升为检索12.5%、材料恢复20.1%、描述生成13.2%、功能推理12.4%。该工作为灾后物体理解提供了基准与方法。

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