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💻 informatique

CAMNet: A Deep Learning Cross-Attention Multi-Stream Network for Robust Audio-Visual Deepfake Detection

Cet article présente CAMNet, un cadre d'apprentissage profond robuste qui exploite une architecture multi-flux à attention croisée pour intégrer des techniques avancées d'analyse audio et visuelle, atteignant ainsi une précision de détection de deepfake supérieure en identifiant les caractéristiques spécifiques à chaque modalité et les incohérences intermodales à travers les ensembles de données de référence.

Thirumaleshwari Devi Battula, Rajkumar Rajasekaran2026-08-07
💻 informatique

Cross-Granularity Ranking Disagreement for Uncertainty-Aware Image-Text Retrieval

Ce document introduit le Cross-granularity Ranking Uncertainty (CRU), un cadre léger qui estime directement l'incertitude de recherche à partir des désaccords dans l'espace de classement entre les distributions d'appariement globales et locales afin d'améliorer la détection d'erreurs, le calibrage et la prédiction sélective dans la recherche d'images et de textes sans nécessiter de multiples passages avant.

Wei Chen, Yuhang Chen2026-08-07
💻 informatique

Transforming Mosquito Surveillance LarvaFormer as a Hybrid Deep Learning Tool for Rapid and Accurate Larval Recognition

Cet article présente LarvaFormer, un nouveau cadre d'apprentissage profond hybride combinant des CNN et des Vision Transformers avec des mécanismes d'attention spécialisés, qui atteint une précision de pointe dans la classification automatisée des larves de moustiques afin de permettre un contrôle des maladies rapide et respectueux de l'environnement.

Ahmed Imtiaz, Debajyoti Karmaker, Abhijit Bhowmik, Md Manirul Islam2026-08-07
💻 informatique

High-Accuracy Surface Defect Detection for Metal Strips: Lightweight YOLOv5s-SC2 with LAMP Pruning

Ce document propose un modèle de détection de défauts de surface léger et de haute précision pour les bandes métalliques, nommé YOLOv5s-SC2, qui intègre des améliorations architecturales telles que SAC et RepGFPN pour atteindre 84,3 % de mAP sur le jeu de données NEU-DET et utilise l'élagage LAMP pour réduire considérablement la taille du modèle et le coût de calcul en vue d'un déploiement efficace sur les périphériques avec une perte de précision minimale.

Lifang Pan, Manman Chen, Guangming Liu, Lifeng Ma2026-08-07
💻 informatique

PolicyFaultBench: Mutation-Based Assurance of Policy Mediation and Proposal-Interface Conformance for Tool- Using AI Agents

PolicyFaultBench est un benchmark basé sur la mutation qui valide les agents d'IA utilisant des outils en testant rigoureusement la médiation de politique au moment de l'exécution et la conformité de l'interface de proposition, révélant que bien que les agents puissent atteindre un taux de succès d'exécution élevé, ils peuvent encore échouer aux critères d'acceptation stricts en raison de déviations subtiles d'interface qui nécessitent des sondes ciblées pour être détectées.

Hasan Fadhil Qasim, Sarah Abdulzahra Kadim2026-08-07
💻 informatique

YOLO11m-opt: An optimized YOLO detector for parasitoid wasp identification from low-cost images

Cet article présente YOLO11m-opt, un modèle de détection d'objets optimisé qui parvient à une identification de haute précision de 36 espèces de guêpes parasitoïdes à partir d'images de microscopie à faible coût en incorporant des améliorations architecturales spécialisées et un ensemble de données personnalisé, permettant ainsi une analyse taxonomique automatisée et indépendante de l'expertise pour des applications agricoles et écologiques.

Xingxing Sun, Haoyan Song, Junjie Chen, Fan Wang, Yingjie Jiang, Tong Shi, Mingquan Ding, Lisheng Zhang2026-08-07
💻 informatique

A Hierarchical Reinforcement Learning-Based Time Slotted Channel Hopping Scheduling Method for Emergency Rescue in Karst Natural Caves

Ce document propose HRL-TSCH-ERC, une méthode d'ordonnancement basée sur l'apprentissage par renforcement hiérarchique qui alloue dynamiquement les ressources et planifie les liaisons dans les réseaux maillés sans fil de grottes karstiques afin d'améliorer significativement la livraison des paquets, la fiabilité et l'efficacité énergétique pour les services de secours d'urgence hétérogènes par rapport aux algorithmes existants.

Wanhua Luo, Shengbo Hu, Ting Wang, Jiaxiang Chen, Rongfei Pu2026-08-07
💻 informatique

HierGait: Hierarchical multi-modal gait recognition method with structural–temporal co-optimization

HierGait est un cadre de reconnaissance de la démarche multi-modal hiérarchique qui intègre une amélioration temporelle multi-échelle adaptative, une fusion d'alignement guidée par la structure et un recalibrage du contexte global pour surmonter les limites de la capture de mouvement à grain fin, de l'alignement cross-modal et de la modélisation temporelle, atteignant des performances de pointe sur le jeu de données CASIA-B.

Jian Zhang, Ming Xu, Jinglei Zuo, Jun Liu, Yingying Peng2026-08-07
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EDD-3DGS: Illumination-Guided Depth Distillation]{EDD-3DGS: Illumination-Guided Depth Distillation for Low-Light 3D Gaussian Splatting

EDD-3DGS est un cadre de distillation de profondeur guidé par l'illumination qui surmonte les échecs de reconstruction en basse lumière du 3D Gaussian Splatting en équilibrant dynamiquement la supervision photométrique et de profondeur, en filtrant les priors bruités et en alignant les échelles de profondeur monoculaires pour éliminer les artefacts flottants tout en préservant la fidélité géométrique.

Yiming Song2026-08-07
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Prior Knowledge and Adaptive Hyperparameter Optimization with Lightweight HRNet for Clinical Decision-Making of DDH IHDI Classification

Cet article présente un cadre HRNet léger contraint par des a priori, optimisé via l'optimisation par essaim de particules à comportement quantique, qui atteint une classification IHDI de haute précision et efficace pour la dysplasie de la hanche développementale en intégrant des a priori géométriques, la compression de modèle et le réglage adaptatif des hyperparamètres pour l'aide à la décision clinique.

Shuai Xue, Xiaowei Yu2026-08-07