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💻 ciencias de la computación

A Lightweight Context-Aware Detector for Small and Occluded Targets in Aerial Power-Line Inspection

El artículo propone LiteFocus-DEIM, un detector ligero sensible al contexto que integra un Bloque de Atención de Puerta, una Fusión de Características Adaptativa y una Red de Flujo de Escala Enfocada para detectar eficazmente equipo de seguridad pequeño y ocluido en inspecciones aéreas de líneas eléctricas, logrando una alta precisión y eficiencia tanto en un conjunto de datos HAD personalizado como en el benchmark VisDrone2019.

Dahua Li, Junru Shi, Xuan Li, Xueying Hu, Qiang Gao, Dong Li2026-08-28
💻 ciencias de la computación

Human action recognition based on cascade graph convolutional network

Este artículo propone una Red de Convolución de Grafos en Cascada (CGCN, por sus siglas en inglés) que utiliza una Matriz de Adyacencia Jerárquica Sensible al Movimiento para modelar dinámicamente las correlaciones entre articulaciones y una arquitectura en cascada por etapas para clasificar progresivamente las acciones con complejidad creciente, logrando así un equilibrio superior entre la precisión de reconocimiento y la eficiencia computacional a través de múltiples conjuntos de datos.

Mengai Yan, Jianying Xiong, Ben Huang, Jiabin Chen, Leiyue Yao2026-08-28
💻 ciencias de la computación

2D Rotary Position Embedding for Scene Text Recognition with Transformers

Este artículo presenta \method{}, una adaptación libre de parámetros de la Incrustación de Posición Rotatoria 2D para el Reconocimiento de Texto en Escenas que aborda las limitaciones de los métodos existentes mediante la asignación anisotrópica de dimensiones para coincidir con las relaciones de aspecto del texto y la extensión del acoplamiento rotatorio a la atención cruzada de codificador-decodificador, mejorando significamente la precisión en diseños de texto curvos, rotados y con distorsión de perspectiva.

Zobeir Raisi2026-08-27
💻 ciencias de la computación

A PRISMA-Guided Critical Review of CNN, Transformer, and Hybrid Object Detection Architectures for Autonomous Driving

Esta revisión crítica guiada por PRISMA de 142 estudios sobre arquitecturas de detección de objetos CNN, Transformer e híbridas para la conducción autónoma identifica brechas significativas en la evidencia de despliegue en el mundo real e introduce el marco AVOD-DRF para permitir una selección de detectores reproducible y basada en evidencia, fundamentada en la preparación operativa en lugar de solo en el rendimiento de los benchmarks.

Girija G. Chiddarwar, Madhav J. Salunkhe, Yogesh G. Joshi, Rahul G. Deshmukh, Swapnil Yashavant Gadgune, Suraj Rajaram N (…)2026-08-27
💻 ciencias de la computación

Class-Aware Semantic Hybrid Data Augmentation for Imbalanced Sentiment Classification Using Multiple Transformer Models

Este artículo propone un marco de Aumento de Datos Híbrido Semánticamente Consciente de la Clase (CSHDA, por sus siglas en inglés) que aplica selectivamente diversas técnicas de aumento semánticamente validadas a las clases minoritarias, mitigando eficazmente el desequilibrio de clases y mejorando significativamente el rendimiento y la robustez de múltiples modelos basados en transformadores en tareas de clasificación de sentimiento desequilibradas.

Prashant Upadhyaya, G.L. Saini, Atul Makrariya2026-08-27
💻 ciencias de la computación

A Prior-Regularized Framework for Knowledge-Guided Differentiable Causal Discovery

Este artículo propone un marco de regularización de prior universal que integra conocimiento biológico curado en algoritmos de descubrimiento causal diferenciables, mejorando significativamente la precisión de la recuperación de grafos en datos transcriptómicos de alta dimensionalidad y muestra pequeña al aprovechar los priors de dominio existentes para estabilizar el aprendizaje donde los métodos base tienen dificultades.

Shuaidong Gao2026-08-27✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciencias de la computación

GPU-Accelerated BM4D Volumetric Denoising for Python: A Toolchain- Free, Pip-Installable CuPy Implementation

Este artículo presenta una implementación de CuPy, totalmente de código abierto e instalable mediante pip, del algoritmo completo de eliminación de ruido volumétrico BM4D que elimina la necesidad de un CUDA Toolkit o pasos de compilación, logrando al mismo tiempo aceleraciones de hasta 36.6x respecto a la referencia de CPU y manteniendo la fidelidad numérica exacta con el método original.

Matin Mahzad2026-08-27
💻 ciencias de la computación

XGBoost Optimization using Single Lead ECG based on Multi-feature of ECG Morphologies for Automatic Sleep Disorder Classification

Este estudio presenta un sistema automático de clasificación de trastornos del sueño que utiliza un algoritmo XGBoost regularizado para analizar morfologías de múltiples características a partir de señales de ECG de una sola derivación, logrando una alta precisión (96,1%), especificidad (100%) y sensibilidad (92,1%) al distinguir eventos de apnea.

Iman Fahruzi, Muhamad Haikal Akmal, Ridwan Ridwan, Abdurahman Dwijotomo2026-08-27
💻 ciencias de la computación

Statistically Guided Hybrid Local–Global Learning for Compressed Deepfake Video Detection

Este artículo propone un marco de aprendizaje híbrido local-global guiado estadísticamente que fusiona características YCbCr optimizadas con una novedosa arquitectura 3SH–VSS para detectar eficazmente videos deepfake comprimidos mediante el modelado simultáneo de artefactos de compresión locales y dependencias de falsificación globales, logrando un rendimiento y una generalización superiores en diversos conjuntos de datos.

Tianyu Shi, Shichao Ouyang, Juan Li, Guodong Ye, Xingxing Jia2026-08-27
💻 ciencias de la computación

A reusable benchmark for machine-learning prediction of concrete placement productivity loss

Este artículo presenta un benchmark sintético y reutilizable para evaluar modelos de aprendizaje automático que predicen la pérdida de productividad en el vertido de concreto, revelando que los modelos competentes actuales no logran capturar adecuadamente las pérdidas severas y destacando la necesidad de protocolos de evaluación estandarizados y validados en campo.

Mohamed Ali, Saher Elsayed, TS. DR. Khairi Azhar Aziz2026-08-27