1472 Arbeiten
Die Arbeit stellt einen Zero-Shot-Ansatz für die 3D-MRI-Super-Resolution vor, der physikbasierte 3D-Gaussian-Repräsentationen und eine volumenbasierte Rendering-Strategie nutzt, um eine effiziente und datenunabhängige Bildrekonstruktion mit hoher Qualität zu ermöglichen.
Die Arbeit stellt QDR vor, ein Framework für die quantisierte Bildwiederherstellung am Edge, das durch decoderfreie Destillation, selbstgestützte FP32-Destillation und eine lernbare Gewichtung der Verluste die Effizienz und Genauigkeit von Int8-Modellen signifikant verbessert.
Diese Arbeit stellt ein interpretierbares, visuell-sprachlich fundiertes Framework zur synthetischen Datengenerierung für die Fernerkundung vor und führt den ARAS400k-Datensatz ein, der durch die Kombination von realen und synthetischen Bildern nachweislich die Leistung von Modellen für semantische Segmentierung und Bildunterschriften verbessert.
Die Arbeit stellt X-GS vor, ein erweiterbares Open-Source-Framework, das 3D-Gaussian-Splatting-Methoden mit multimodalen Modellen vereint, um durch eine effiziente Pipeline in Echtzeit semantisch angereicherte SLAM-Systeme für Aufgaben wie Objekterkennung und Bildbeschreibung zu ermöglichen.
Die Arbeit stellt OTPL-VIO vor, ein robustes stereo-visuell-inertiales Odometrie-System, das durch lernfreie Linien-Deskriptoren und eine auf optimaler Transporttheorie basierende Zuordnung sowie eine adaptive Unsicherheitsgewichtung die Genauigkeit und Stabilität in texturarmen und beleuchtungswechselnden Umgebungen verbessert.
Das Paper stellt KV-Lock vor, ein trainingsfreies Framework für DiT-basierte Videodiffusionsmodelle, das durch die dynamische Anpassung der KV-Caching-Rate und der CFG-Stärke auf Basis einer Halluzinationsmetrik gleichzeitig die Hintergrundkonsistenz erhält und die Vordergrundqualität bei Video-Editing-Aufgaben verbessert.
Die Arbeit stellt DiffWind vor, ein physik-informiertes, differentielles Framework, das mithilfe von 3D-Gaussian-Splatting, dem Material Point Method und der Lattice-Boltzmann-Methode windgetriebene Objektdynamiken aus Videos rekonstruiert und realistische Simulationen sowie Wind-Retargeting ermöglicht.
Die Arbeit stellt VarSplat vor, ein unsicherheitsbewusstes 3D-Gaussian-Splatting-SLAM-System, das durch das explizite Lernen von Varianz pro Splat und die Ableitung differenzierbarer Unsicherheitskarten eine robustere Pose-Schätzung und Kartierung in Szenen mit geringer Textur, transparenten Oberflächen oder komplexen Reflexionen ermöglicht.
Die Arbeit stellt FootMR vor, eine Methode zur Verfeinerung der Fußbewegung in markerloser monokularer 3D-Motion-Capture, die durch das Heben von 2D-Schlüsselpunkten unter Nutzung großer Motion-Capture-Datensätze und die Einführung des MOOF-Datensatzes die Genauigkeit der Fußarticulation signifikant verbessert.
Die Arbeit stellt AutoViVQA vor, einen groß angelegten, automatisch erstellten Datensatz für die visuelle Beantwortung von Fragen auf Vietnamesisch, der Transformer-Architekturen nutzt und verschiedene automatische Evaluierungsmetriken im multilingualen Kontext systematisch vergleicht.
Die Arbeit stellt DRIFT vor, einen Dual-Representation Inter-Fusion Transformer, der durch eine parallele Architektur aus Punkt- und Säulenpfaden lokale sowie globale Kontextinformationen aus 4D-Radarpunktwolken effektiv fusioniert und damit die Leistung bei der Objekterkennung und Straßenabschätzung für automatisiertes Fahren signifikant verbessert.
Die Arbeit stellt TemporalDoRA vor, eine parametereffiziente Feinabstimmungsmethode für chirurgische Video-Frage-Antwort-Systeme, die durch die Integration von zeitlicher Aufmerksamkeit in den Low-Rank-Adaptionspfad die Robustheit gegenüber linguistischen Variationen verbessert, und führt zudem den neuen REAL-Colon-VQA-Datensatz ein.
Das Paper stellt TriFusion-SR vor, ein wellenlettbasiertes, konditioniertes Diffusionsframework, das die gemeinsame Fusion und Super-Resolution von tri-modalen medizinischen Bildern ermöglicht, indem es Frequenzband-Zerlegung und adaptive räumlich-frequente Fusion nutzt, um Artefakte zu reduzieren und die Bildqualität signifikant zu verbessern.
Die Arbeit stellt ProGS vor, einen neuartigen Codec für 3D-Gaussian-Splatting, der durch eine Octree-Struktur und gegenseitige Informationsverbesserung eine progressive Kodierung ermöglicht, die im Vergleich zum Originalformat eine 45-fache Speicherreduktion bei gleichzeitiger Verbesserung der visuellen Qualität um über 10 % erzielt.
Das Paper stellt GSStream vor, ein neuartiges Streaming-System für volumetrische Szenen im 3D-Gaussian-Splatting-Format, das durch eine kollaborative Viewport-Vorhersage und eine auf Deep Reinforcement Learning basierende Bitratenanpassung eine effiziente Übertragung bei hoher visueller Qualität ermöglicht.
Die Arbeit stellt FrameDiT vor, ein effizientes Video-Generierungsmodell, das eine neuartige Matrix-Aufmerksamkeit auf Frame-Ebene nutzt, um den Kompromiss zwischen rechenintensiver globaler 3D-Aufmerksamkeit und lokaler Faktor-Aufmerksamkeit zu überwinden und dabei sowohl zeitliche Kohärenz als auch hohe Bildqualität zu erreichen.
Die Arbeit stellt EXPLORE-Bench vor, einen neuen Benchmark auf Basis realer Egocentric-Videos, der zeigt, dass multimodale Sprachmodelle bei der Vorhersage langfristiger physischer Konsequenzen aus Ego-Perspektive erhebliche Schwierigkeiten haben, während eine schrittweise Zerlegung der Aktionen die Leistung zwar verbessert, aber mit hohem Rechenaufwand einhergeht.
Die Studie stellt FetalAgents vor, ein neuartiges Multi-Agenten-System, das durch die dynamische Koordination spezialisierter Vision-Experten die Analyse von fetalen Ultraschallbildern und -videos sowie die automatische Generierung strukturierter klinischer Berichte verbessert und dabei sowohl die Genauigkeit als auch die Workflow-Integration übertrifft.
Die Arbeit stellt -Occ vor, ein Framework für die semantische 3D-Occupancy-Vorhersage beim autonomen Fahren, das durch einen Multi-View-Masked-Reconstruction-Modul und ein Feature-Memory-Modul auch bei unvollständigen Kameraeingängen robuste geometrische und semantische Ergebnisse liefert.
Die Arbeit stellt SACA (Step-Aware Contrastive Alignment) vor, ein Framework zur Verbesserung der Vision-Language Navigation in kontinuierlichen Umgebungen, das durch schrittweise, wahrnehmungsgegründete Bewertung und dynamisches Batch-Management die Probleme von SFT-bedingten kumulativen Fehlern und RFT-bedingten spärlichen Belohnungen überwindet und damit neue State-of-the-Art-Ergebnisse erzielt.