2700 artículos
Este trabajo propone la Calibración Espectral Predictiva (PSC), un marco libre de fuentes que mejora la adaptación en tiempo de prueba para regresión de imágenes mediante la alineación de subespacios y la calibración espectral residual, logrando mejoras consistentes sobre métodos existentes bajo cambios de distribución severos.
El artículo propone un marco de esteganografía de imágenes robusto y con seguridad demostrable basado en la optimización iterativa en el espacio latente, que mejora significativamente la precisión de extracción de mensajes bajo compresión y procesamiento de imágenes sin comprometer la seguridad teórica.
El artículo presenta EPPINN, un marco de aprendizaje profundo evidencial basado en redes neuronales informadas por física que mejora la precisión y fiabilidad de la estimación de parámetros de perfusión en la tomografía computarizada para el ictus isquémico agudo al cuantificar la incertidumbre aleatoria y epistémica sin necesidad de muestreo bayesiano.
El artículo presenta M3GCLR, un marco de aprendizaje contrastivo basado en teoría de juegos que aborda las limitaciones de los métodos existentes mediante un modelo de juego infinito de datos esqueléticos y un optimizador de equilibrio dual, logrando un rendimiento superior en la reconocimiento de acciones basado en esqueletos.
El artículo presenta MIL-PF, un marco escalable que combina codificadores de modelos fundacionales congelados con un cabezal de aprendizaje de múltiples instancias ligero para lograr un rendimiento de clasificación de mamografías de vanguardia de manera eficiente, evitando el costoso ajuste fino de modelos completos.
SinGeo es un marco innovador que utiliza un aprendizaje discriminativo dual y una estrategia de aprendizaje curricular para permitir que un único modelo logre una geo-localización cruzada robusta y adaptable a diversas condiciones de campo de visión, superando el estado del arte en múltiples conjuntos de datos.
El artículo presenta EventVGGT, un marco innovador que mejora la estimación de profundidad basada en eventos mediante la distilación de conocimientos espaciotemporales y geométricos del modelo VGGT, superando las limitaciones de consistencia temporal y precisión de los métodos anteriores al tratar las secuencias de eventos como videos coherentes en lugar de fotogramas independientes.
El artículo presenta MIDAS, un marco de esteganografía sin entrenamiento basado en difusión que permite ocultar múltiples imágenes con control de acceso específico para cada usuario mediante fusión a nivel latente, superando a los métodos existentes en calidad, robustez y resistencia al análisis.
El informe presenta el desafío ICDAR 2025 sobre traducción automática de imágenes de documentos, que reunió a 69 equipos para evaluar sistemas end-to-end en dos pistas (con y sin OCR) y concluye que los enfoques de modelos grandes establecen un nuevo paradigma prometedor para la traducción de documentos con diseños complejos.
El artículo presenta YOLO-NAS-Bench, el primer benchmark sustituto diseñado para la búsqueda de arquitecturas de YOLO, que emplea un mecanismo de autoevolución para refinar un predictor basado en LightGBM y descubrir arquitecturas de detección de objetos que superan a los modelos oficiales en el conjunto de datos COCO-mini.
Este artículo presenta el modelo de difusión totalmente convolucional (FCDM), una arquitectura basada en ConvNeXt que demuestra ser una alternativa altamente eficiente y competitiva a los modelos basados en transformadores, logrando un rendimiento comparable con la mitad de las operaciones de punto flotante, menos pasos de entrenamiento y la capacidad de entrenarse en sistemas de solo 4 GPUs.
El artículo presenta RiO-DETR, el primer transformador de detección en tiempo real para objetos orientados, que supera los desafíos de la periodicidad angular y la convergencia mediante diseños nativos como la estimación de ángulos impulsada por contenido y una refinación periódica desacoplada, logrando un nuevo equilibrio entre velocidad y precisión en conjuntos de datos de detección aérea.
El artículo presenta PromptDLA, un marco de análisis de diseño de documentos consciente del dominio que utiliza conocimientos descriptivos como pistas para integrar priores específicos en el entrenamiento, logrando un rendimiento superior al estado del arte en múltiples conjuntos de datos al abordar las variaciones estructurales entre diferentes dominios.
El artículo presenta CIGPose, un marco basado en redes neuronales gráficas e intervención causal que elimina las correlaciones espurias del contexto visual mediante la sustitución de representaciones de keypoints confundidas, logrando así un nuevo estado del arte en la estimación de poses corporales completas con mayor robustez y plausibilidad anatómica.
El artículo presenta MetaDAT, un enfoque de predicción de trayectorias que combina un marco de meta-aprendizaje para la pre-entrenación con un mecanismo de actualización de modelo adaptativo a los datos durante la prueba, logrando así una adaptación superior y robusta ante cambios de distribución en escenarios complejos.
Este trabajo introduce el primer marco de pronóstico de movimiento de clase incremental en un entorno abierto que, mediante estrategias de autoetiquetado y muestreo de replay, mitiga el olvido catastrófico para predecir trayectorias de agentes dinámicos directamente desde imágenes de cámara, permitiendo la adaptación continua de sistemas de conducción autónoma a nuevas clases de objetos.
El artículo presenta GIIM, un enfoque novedoso basado en grafos para el diagnóstico médico que mejora la precisión y robustez al modelar simultáneamente las dependencias intra e intervistas de las anomalías y manejar eficazmente los datos incompletos.
El artículo presenta OncoAgent, un agente de IA consciente de las directrices clínicas que genera automáticamente volúmenes tumorales en radioterapia sin necesidad de reentrenamiento, logrando un rendimiento comparable a modelos supervisados y una mayor preferencia clínica gracias a su capacidad de adaptación inmediata a diferentes guías y sitios anatómicos.
El artículo presenta EvoDriveVLA, un marco innovador de destilación colaborativa percepción-planificación que integra restricciones perceptuales autoancladas y optimización de trayectorias guiada por oráculos para superar las limitaciones de los modelos VLA en la conducción autónoma y lograr un rendimiento superior tanto en evaluaciones de circuito abierto como cerrado.
El artículo presenta TopoOR, un nuevo paradigma que representa las salas de operaciones mediante estructuras topológicas de alto orden para preservar las relaciones grupales y la geometría multimodal, superando así las limitaciones de los grafos tradicionales y mejorando tareas críticas como la detección de violaciones de esterilidad y la predicción de fases quirúrgicas.