💻 computer science

Small Object Detection Model with Spatial Laplacian Pyramid Attention and Multi-Scale Features Enhancement in Aerial Images

تقترح هذه الورقة نموذجاً محسناً للكشف عن الأجسام الصغيرة في الصور الجوية يدمج وحدة انتباه الهرم لابلاتسيان المكاني لتسليط الضوء على المناطق المحلية، ووحدة تعزيز الميزات متعددة المقاييس لتحسين التمثيل الدلالي، والالتفافات القابلة للتشوه لمحاذاة الميزات داخل شبكة هرم الميزات، مما أظهر أداءً فائقاً على مجموعتي بيانات VisDrone وDOTA.

Zhangjian Ji, Huijia Yan, Shaotong Qiao, Kai Feng, Wei Wei2026-02-27
💻 computer science

Locally Adaptive Decay Surfaces for High-Speed Face and Landmark Detection with Event Cameras

تقدم هذه الورقة أسطح التحلل المتكيفة محلياً (LADS)، وهي تمثيل حدث مبتكر يعمل على تعديل التحلل الزمني ديناميكياً بناءً على ديناميكيات الإشارة المحلية للتغلب على قيود الطرق ذات المعلمات الثابتة، مما يحقق دقة رائدة في اكتشاف الوجه وتحديد معالم الوجه عند الترددات العالية مع تمكين استخدام بنيات شبكات أخف وزناً.

Paul Kielty, Timothy Hanley, Peter Corcoran2026-02-27
💻 computer science

FLIGHT: Fibonacci Lattice-based Inference for Geometric Heading in real-Time

تقترح الورقة البحثية FLIGHT، وهي طريقة جديدة في الوقت الفعلي لتقدير اتجاه الكاميرا من فيديو أحادي العدسة عبر تعميم تحويل هوف على كرة وحدة باستخدام شبكة فيبوناتشي لتقطيع الاتجاهات، مما يحقق دقة وكفاءة عاليتين في البيئات المليئة بالضجيج والقيم المتطرفة مع تحسين تهيئة نظام التحديد المتزامن للموقع ورسم الخرائط (SLAM).

David Dirnfeld, Fabien Delattre, Pedro Miraldo, Erik Learned-Miller2026-02-27
💻 computer science

TriLite: Efficient Weakly Supervised Object Localization with Universal Visual Features and Tri-Region Disentanglement

يُعد TriLite إطار عمل لتحديد الأشياء في مرحلة واحدة بضعف الإشراف وكفاءة في المعلمات، حيث يستخدم نموذج ViT (محول رؤية) متجمد ومكتفٍ ذاتياً كعمود فقري، ووحدة TriHead مبتكرة لتحقيق أداء رائد مع الحد الأدنى من المعلمات القابلة للتدريب عبر الفصل الفعال بين المناطق الأمامية والخلفية والمناطق الغامضة.

Arian Sabaghi, José Oramas2026-02-27
💻 computer science

No Labels, No Look-Ahead: Unsupervised Online Video Stabilization with Classical Priors

تقدم هذه الورقة إطار عمل لتثبيت الفيديو عبر الإنترنت وبدون إشراف، يستفيد من الأولويات الكلاسيكية والتخزين المؤقت متعدد الخيوط للتغلب على قيود البيانات والأجهزة لطرق التعلم العميق، مع تقديم مجموعة بيانات جديدة للطائرات بدون طيار متعددة الأنماط للتحقق من أدائها المتفوق في المجالات الصعبة مثل الاستشعار عن بعد الليلي.

Tao Liu, Gang Wan, Kan Ren, Shibo Wen2026-02-27
🤖 machine learning

Partial recovery of meter-scale surface weather

تُظهر هذه الدراسة أن نهجاً قابلاً للتنفيذ حاسوبياً، يجمع بين البيانات الغلافية الخشنة والملاحظات السطحية المتفرقة والاستشعار الأرضي عالي الدقة، يمكنه استعادة حقول الطقس القريبة من السطح ذات المقياس المتري والمتسقة فيزيائياً عبر الولايات المتحدة المتصلة إحصائياً، مما يحسن الدقة بشكل كبير مقارنة بمنتجات إعادة التحليل الحالية.

Jonathan Giezendanner, Qidong Yang, Eric Schmitt, Anirban Chandra, Daniel Salles Civitarese, Johannes Jakubik, Jeremy Vi (…)2026-02-27
🤖 machine learning

FairQuant: Fairness-Aware Mixed-Precision Quantization for Medical Image Classification

تقدم هذه الورقة FairQuant، وهو إطار عمل لتصنيف الصور الطبية يعمل على تحسين التكميم مختلط الدقة لتعظيم كفاءة النموذج في ظل ميزانيات بت صارمة وتعزيز العدالة الخوارزمية عبر المجموعات الديموغرافية المختلفة في آن واحد.

Thomas Woergaard, Raghavendra Selvan2026-02-27
💻 computer science

Through BrokenEyes: How Eye Disorders Impact Face Detection?

تقدم هذه الورقة إطاراً حوسبياً يستخدم نظام BrokenEyes لمحاكاة خمسة اضطرابات شائعة في العين وتحليل تأثيراتها المحددة على تمثيلات سمات التعلم العميق، مما يكشف عن اختلالات حرجة في النماذج المدربة تحت ظروف بصرية متدهورة.

Prottay Kumar Adhikary2026-02-27
💻 computer science

Decomposing Private Image Generation via Coarse-to-Fine Wavelet Modeling

تقترح هذه الورقة إطار عمل للخصوصية التفاضلية الطيفية يتكون من مرحلتين، حيث يقوم بضبط نموذج بدقة على معاملات المويجات ذات التردد المنخفض للحفاظ على خصوصية هياكل الصور الحساسة مع الاستفادة من نماذج تعزيز الدقة العامة للتفاصيل ذات التردد العالي، مما يحقق جودة صورة متفوقة مقارنة بطرق الخصوصية التفاضلية القياسية.

Jasmine Bayrooti, Weiwei Kong, Natalia Ponomareva, Carlos Esteves, Ameesh Makadia, Amanda Prorok2026-02-27
🤖 machine learning

ManifoldGD: Training-Free Hierarchical Manifold Guidance for Diffusion-Based Dataset Distillation

يُعد ManifoldGD إطار عمل جديد لتقطير البيانات لا يتطلب تدريباً، حيث يستفيد من التجميع الهرمي لميزات الفضاء الكامن لـ VAE لبناء متعدد المقاييس للمتعدد المنبسط (manifold)، مما يوجه عملية التخليق القائمة على الانتشار عبر إسقاطات الفضاء المماسي لتوليد مجموعات بيانات مدمجة وعالية الدقة تتفوق على الأساليب الحالية من حيث التمثيل والتنوع.

Ayush Roy, Wei-Yang Alex Lee, Rudrasis Chakraborty, Vishnu Suresh Lokhande2026-02-27