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💻 ciencias de la computación

Data Leakage in Agricultural Object Detection Studies: A Critical Analysis, Recipes, and Recommendations

Este artículo analiza críticamente la filtración de datos generalizada en la investigación de detección de objetos agrícolas, introduciendo un sistema de puntuación de 12 criterios para evaluar 33 estudios basados en PlantDoc y revelando que, si bien el rendimiento reportado es alto, la mayoría de los estudios sufren brechas metodológicas —particularmente con respecto al alcance de la aumentación— que socavan la fiabilidad en el mundo real, lo que motiva recomendaciones específicas para autores, revisores y mantenedores de conjuntos de datos.

Mohieddine Jelali2026-10-15
💻 ciencias de la computación

Curvature-Based Shrinkage for Label-Budgeted Recalibration under Dataset Shift: An Empirical Risk Study

Este estudio de riesgo empírico demuestra que la contracción basada en la curvatura mejora la pérdida de predicción respecto a la calibración de origen ante el desplazamiento de datos con etiquetas limitadas, aunque su superioridad sobre líneas de base más simples depende del contexto, lo que resalta un compromiso crítico de despliegue entre las ganancias promedio y el riesgo de una recalibración perjudicial.

Jufeng Li, Wenjie Li2026-10-15✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciencias de la computación

SSDT-YOLO: An Underwater Object Detection Framework for Efficient Small-Target Recognition in Complex Environments

Este artículo propone SSDT-YOLO, un marco optimizado basado en YOLOv8 que integra los mecanismos TEfficientNet, SPDConv, C2f-Dual y SCSA para lograr una detección de objetivos pequeños bajo el agua eficiente y de alta precisión en entornos complejos y de baja luminosidad, reduciendo significativamente los parámetros del modelo.

Chaoyang Chen, Gangzhi Hu, Zunhui Yi, Lei He, Dan Yang2026-10-15
💻 ciencias de la computación

A CEDNet-based Algorithm for Cattle Detection and Counting in Complex Farming Environment in UAV Imagery

Este artículo propone C2Net, un algoritmo ligero basado en CEDNet que aprovecha las anotaciones de puntos y una novedosa Transformada de Distancia Inversa de Enfoque para lograr la detección y el conteo de ganado de alta precisión en imágenes complejas de UAV, abordando desafíos como la oclusión y los costos de anotación al tiempo que ofrece una solución práctica para el despliegue en dispositivos periféricos.

Tao Wu, Yihan Niu, Xi Chen, Qizhao Zhou2026-10-15
💻 ciencias de la computación

Adaptive Margin Based Metric Learning for Unbalanced Point Cloud Classification and Retrieval

Este artículo propone un marco de aprendizaje métrico basado en márgenes adaptativos, que presenta una nueva función de pérdida para conjuntos de datos desequilibrados y una estrategia de agrupación bilinear jerárquica, la cual logra un rendimiento de vanguardia en la clasificación y recuperación de nubes de puntos 3D con un bajo costo computacional.

Ziqiang Chen, Danqi Zheng, Chang Liu, Lutong Zhang, Tao Huang2026-10-15
💻 ciencias de la computación

Multi-Task Framework for Efficient Knee Osteoarthritis Segmentation and Classification

Este artículo propone un marco de aprendizaje multitarea flexible que unifica arquitecturas de red neuronal convolucional (CNN) 2D y 3D para realizar simultáneamente la clasificación de osteoartritis de rodilla y la segmentación de menisco/cartílago, demostrando que la variante 2D supera a las líneas base 3D en precisión, velocidad de convergencia y eficiencia computacional en un conjunto de datos de RM a gran escala.

Yun Xin Teoh, Marouane TLIBA, Mohamed Berrimi, Khin Wee Lai, Siew Li Goh, Rachid Jennane2026-10-15
💻 ciencias de la computación

Monocular Panoramic Imaging for High-Precision 3D Shape Reconstruction

Este artículo presenta un novedoso sistema de detección panorámica multivista monocular que captura múltiples perspectivas en una sola exposición para lograr una reconstrucción de forma 3D de alta precisión y en tiempo real mediante el recorrido de coordenadas polares de vóxeles de contorno, superando eficazmente desafíos como las superficies sin textura y las configuraciones de cámara complejas.

Weiqing Guo, Zhulong Pan, Xiaogang Wu, Yue Wu2026-10-15
💻 ciencias de la computación

Fatigue Driving Detection Based On Multimodal EEG Feature Fusion

Este artículo propone MEFD-Net, un modelo de fusión de características de EEG multimodal que integra un BiLSTM mejorado, convoluciones multiescala adaptativas con autoatención y redes puramente convolucionales para lograr una detección de fatiga al conducir robusta y de extremo a extremo con una precisión, exhaustividad y puntuaciones F1 significativamente mejoradas en comparación con los métodos existentes.

Qiong Hong, Zhonghua Xu, Lianshan Pan, Peng Wang, Hao Zhang, Jie He2026-10-15
💻 ciencias de la computación

Smells Like Prompt Spirit: Evaluating Energy Efficiency and Performance of Local LLM Inference on CPU vs GPU

Este estudio empírico demuestra que, si bien la transición de la inferencia de LLM locales de CPU a GPU mejora drásticamente la eficiencia energética y la velocidad, introduce un no determinismo inducido por el hardware que degrada la calidad del código en escenarios de 0-shot, un desafío mitigado eficazmente mediante el uso de prompting de 3-shot para asegurar una generación de código estable y sostenible.

Simão Cunha, Francisco Ribeiro, Luís Cruz, João Saraiva2026-10-14