3351 artículos
Este artículo presenta un marco unificado y semánticamente fundamentado para la adaptación de dominio en la segmentación de imágenes médicas, que mediante el aprendizaje de una variedad probabilística agnóstica al dominio logra resultados de vanguardia tanto en escenarios con acceso a datos de origen como sin ellos, eliminando la necesidad de estrategias explícitas de alineación cruzada.
Este artículo presenta IAG, el primer ataque de puerta trasera multiobjetivo para modelos de visión-lingüística (VLM) en la tarea de grounding visual, que genera dinámicamente desencadenantes imperceptibles guiados por texto para redirigir el reconocimiento de objetos hacia objetivos específicos sin comprometer el rendimiento en muestras benignas.
El artículo presenta Video-EM, un marco de memoria episódica sin entrenamiento que mejora la comprensión de videos largos mediante la construcción y refinamiento iterativo de una línea temporal de eventos coherentes, superando las limitaciones de las selecciones de fotogramas aisladas para permitir un razonamiento más preciso en modelos de lenguaje visual.
El artículo presenta UniUGG, el primer marco unificado que integra la comprensión y generación de modalidades 3D mediante un LLM, un decodificador espacial basado en difusión latente y una estrategia de aprendizaje geométrico-semántico para mejorar la visualización espacial y la generación de escenas 3D.
El artículo presenta PhysGM, un marco de síntesis 4D feed-forward que, junto con el nuevo conjunto de datos PhysAssets, genera simulaciones físicas de alta fidelidad y renderizado 4D a partir de una sola imagen en un minuto, superando las limitaciones de optimización lenta y dependencia de múltiples vistas de los métodos anteriores.
Este artículo presenta un marco de estimación de poses humanas 3D basado en difusión que utiliza una estrategia de poda temporal jerárquica (HTP) para reducir drásticamente los costos computacionales y acelerar la inferencia sin sacrificar el rendimiento, logrando resultados de vanguardia en conjuntos de datos estándar.
El artículo presenta PointSlice, un método innovador que convierte las nubes de puntos 3D en rebanadas 2D y utiliza una red de interacción de rebanadas para lograr un equilibrio superior entre precisión y eficiencia en la detección de objetos 3D, superando a los enfoques basados en pilares y voxel en velocidad y parámetros con una pérdida mínima de exactitud.
Este artículo propone un nuevo marco de aprendizaje federado llamado MDM-MixMFL para la segmentación de imágenes de resonancia magnética (MRI) multimodales, el cual aborda la heterogeneidad de datos y modalidades entre hospitales mediante una estrategia de desacoplamiento modal y un mecanismo de memorización de prototipos para compensar la falta de modalidades en los clientes locales.
Este estudio presenta un sistema innovador basado en visión por computadora que clasifica la distracción y el deterioro de los conductores mediante la observación externa, utilizando detección de objetos y análisis de trayectoria para identificar comportamientos inseguros sin depender de la comunicación entre vehículos.
El artículo presenta UltraUPConvNet, un marco universal eficiente computacionalmente basado en UPerNet y ConvNeXt que realiza simultáneamente la segmentación de tejidos y la predicción de enfermedades en imágenes de ultrasonido, logrando un rendimiento de vanguardia con menos sobrecarga computacional.
Traffic-MLLM es un marco de razonamiento multimodal para la conducción autónoma que, en lugar de recuperar casos explícitamente, aprende un espacio de casos estructurado mediante aprendizaje supervisado regularizado por curiosidad (basado en RND) para mejorar la adaptación a escenarios de tráfico complejos y de cola larga.
El artículo presenta SAGA, un mecanismo de atención lineal que utiliza puertas adaptativas selectivas y una descomposición eficiente para mitigar la redundancia de características y las limitaciones de rango bajo, logrando así un rendimiento superior y una mayor eficiencia computacional en comparación con los métodos existentes.
Este artículo presenta la Puntuación de Consenso Acumulativo (CCS), una métrica de evaluación libre de etiquetas y agnóstica al modelo que utiliza la consistencia espacial de las predicciones tras aumentos de datos para monitorear la fiabilidad de los detectores de objetos en entornos de despliegue sin necesidad de anotaciones de ground truth.
El artículo presenta WHU-STree, un nuevo conjunto de datos de referencia multimodal y rico en anotaciones recopilado en dos ciudades que integra nubes de puntos y imágenes de alta resolución para superar las limitaciones de los conjuntos existentes y facilitar más de diez tareas de inventario de árboles urbanos, como la clasificación de especies y la segmentación individual.
El artículo presenta MICA, un asistente de coordinación multiagente basado en percepción y voz que utiliza fusión de pasos adaptativa y verificación de seguridad para ofrecer asistencia industrial confiable y privada en entornos con recursos limitados.
Este trabajo introduce el marco ORIC y el conjunto de datos ORIC-Bench para evaluar y mejorar la capacidad de los Modelos de Lenguaje y Visión Grandes (LVLM) para reconocer objetos en contextos incongruos, demostrando que la incongruencia contextual es una fuente clave de incertidumbre y proponiendo técnicas de ajuste fino para mitigar estos errores.
Este trabajo presenta un sistema de navegación visual de enseñanza y repetición basado en cámaras de eventos que utiliza correlación cruzada en el dominio de Fourier para lograr una latencia de procesamiento de 2,88 ms y una navegación autónoma precisa en más de 3000 metros bajo diversas condiciones de iluminación.
Este trabajo demuestra que, aunque los benchmarks actuales de video no evalúan adecuadamente la comprensión auditiva, integrar codificadores de voz en modelos modernos de video-LLM mejora significativamente el rendimiento en tareas que requieren razonamiento audio-visual, ofreciendo una solución escalable y de código abierto.
Este artículo presenta FINS, un marco ligero que reconstruye superficies implícitas y campos de distancia firmes a partir de una sola imagen en segundos, superando a los métodos actuales en velocidad y precisión para aplicaciones de generación de movimiento en robótica.
El artículo presenta QuantVGGT, el primer marco de cuantización post-entrenamiento diseñado específicamente para los Transformers de Geometría Visual (VGGT) a gran escala, que supera los desafíos de las distribuciones de activación de cola pesada y la inestabilidad en la selección de muestras mediante técnicas innovadoras como la cuantización de grano fino suavizada dual y el muestreo diverso filtrado por ruido, logrando una reducción de memoria de 3.7 veces y una aceleración de 2.5 veces en hardware real manteniendo una precisión de reconstrucción superior al 98%.