12498 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة نماذج العالم المتمحورة حول البنية التحتية (I-WM)، وهو إطار عمل مبتكر يستفيد من نقاط القوة المكانية والزمانية المتكاملة للمستشعرات الثابتة على جانب الطريق لسد الفجوة بين منظور المركبة ذاتية القيادة والتوقع الشامل لحركة المرور من خلال رؤية ثلاثية المراحل تتمثل في الفهم التوليدي، والتنبؤ القائم على الفيزياء، والاتصال التعاوني بين المركبة وكل شيء (V2X).
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم الذاتي لرفع دقة الصور فائقة الطيف لبيانات سنتينل-5P (Sentinel-5P)، يعتمد على مُقدّر شتاين غير المنحاز للمخاطر (SURE) وقيود التصوير المتكافئ للتغلب على نقص البيانات المرجعية عالية الدقة، محققاً أداءً يضاهي الأساليب الخاضعة للإشراف مع إنتاج صور غلاف جوي عالية التفاصيل وذات دلالة فيزيائية.
يُعد Video-Robin نموذجاً مبتكراً لتوليد الموس see من النصوص والتحويل من الفيديو إلى الموسيقى، يجمع بين التخطيط ذاتي الانحدار والتركيب القائم على الانتشار لإنتاج موسيقى عالية الدقة ومتوافقة دلالياً مع قدرة تحكم دقيقة وسرعة استنتاج أكبر بكثير من الأساليب الرائدة.
تستعرض هذه الورقة تحدي NTIRE 2026 لتحسين الصور في ظروف الإضاءة المنخفضة، حيث تفصل مشاركة 22 فريقاً، والحلول المقترحة، والنتائج النهائية لإظهار التقدم الكبير في أحدث التقنيات في مجال استعادة الصور منخفضة التباين والمشوبة بالضجيج.
تقترح هذه الورقة البحثية GaussianHSI، وهو إطار عمل مبتكر يستفيد من تقنية التلطيخ الغاوسي ثنائي الأبعاد ثنائي الجانب الموجه بـ Voronoi ووحدة تعزيز التفاصيل الطيفية لتحقيق دقة فائقة للصور فائقة الطيف بمقاييس عشوائية ومرنة مع الحفاظ على كل من التكيف المكاني والأمانة الطيفية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لإزالة الضجيج قائمًا على الدرجة (score-based) مع توجيه مستهدف لتقنية المجهر الإلكتروني بردّي الحرارة (cryo-EM)، حيث يتعلم درجة البيانات النظيفة للحفاظ بشكل أفضل على المعلومات الهيكلية وكبح ضجيج الخلفية، مما يؤدي إلى تحسين عمليات اختيار الجسيمات وإعادة البناء ثلاثي الأبعاد مقارنة بالطرق الحالية.
يُعدّ IncreFA إطار عمل مبتكر يعيد تعريف عزو النماذج التوليدية كمسألة تعلم تراكمي مهيكلة من خلال الاستفادة من القيود الهيكلية الهرمية ومخزن ذاكرة كامن للتكيف باستمرار مع النماذج الناشئة، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته ومعدلات كشف عالية للنماذج غير المرئية على مقياس IABench الجديد لعزو النماذج.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل EgoIn، وهو إطار عمل مبتكر يقوم بتوليد إطارات وسيطة ذات دلالة دلالية وتماسك بصري تصور انتقالات حالة الأشياء في فيديوهات المنظور الشخصي (egocentric) من خلال الاستفادة من نموذج TransitionVLM مضبوط بدقة للقيام بالاستدلال متعدد الخطوات وآلية إشراف مساعدة مدركة للأجسام لضمان اتساق المظهر.
تقدم هذه الورقة البحثية WSRVOS، وهي طريقة جديدة لتقسيم الكائنات المرجعية في الفيديو تحت إشراف ضعيف، تلغي الحاجة إلى التسميات التوضيحية المكلفة على مستوى البكسل أو حتى الصناديق من خلال التدريب حصرياً على التعبيرات النصية عبر تعزيز التعبير التبايني، والتفاعل الميزاتي ثنائي الاتجاه، وقيود التصنيف الزمني لتوليد أقنعة وهمية عالية الجودة.
تقدم الورقة البحثية PlankFormer، وهو إطار عمل قوي لتجزئة مثيلات العوالق يجمع بين نماذج Vision Transformers المدربة مسبقاً باستخدام MAE مع استراتيجية مبتكرة لتوليد صور المجتمع الزائف (Pseudo Community Image) للتغلب على ندرة البيانات وتحسين الدقة في البيئات المزدحمة والمليئة بالحطام.