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💻 computer science

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

Questo articolo introduce la Cross-granularity Ranking Uncertainty (CRU), un framework leggero che stima direttamente l'incertezza del recupero dai disaccordi nello spazio di classificazione tra le distribuzioni di matching globale e locale per migliorare il rilevamento degli errori, la calibrazione e la predizione selettiva nel recupero immagine-testo senza richiedere molteplici passaggi in avanti.

Wei Chen, Yuhang Chen2026-08-07
💻 computer science

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

Questo articolo introduce LarvaFormer, un nuovo framework di deep learning ibrido che combina CNN e Vision Transformer con meccanismi di attenzione specializzati, il quale raggiunge una precisione allo stato dell'arte nella classificazione automatizzata delle larve di zanzara per consentire un controllo delle malattie rapido e ambientalmente sostenibile.

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

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

Questo articolo propone un modello di rilevamento dei difetti superficiali leggero e ad alta precisione per strisce metalliche, denominato YOLOv5s-SC2, che integra miglioramenti architettonici come SAC e RepGFPN per raggiungere un mAP dell'84,3% sul dataset NEU-DET e utilizza il pruning LAMP per ridurre significativamente la dimensione del modello e il costo computazionale per un'efficiente implementazione edge con una perdita di accuratezza minima.

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

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

PolicyFaultBench è un benchmark basato su mutazioni che valida gli agenti IA dotati di capacità di utilizzo di strumenti testando rigorosamente la mediazione della policy a runtime e la conformità dell'interfaccia di proposta, rivelando che, sebbene gli agenti possano raggiungere un alto successo di esecuzione, possono comunque fallire i criteri di accettazione rigorosi a causa di sottili deviazioni dell'interfaccia che richiedono sonde mirate per essere rilevate.

Hasan Fadhil Qasim, Sarah Abdulzahra Kadim2026-08-07
💻 computer science

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

Questo articolo introduce YOLO11m-opt, un modello di rilevamento oggetti ottimizzato che raggiunge un'identificazione ad alta precisione di 36 specie di vespe parassitoidi da immagini microscopiche a basso costo incorporando miglioramenti architettonici specializzati e un dataset personalizzato, consentendo così un'analisi tassonomica automatizzata e indipendente dagli esperti per applicazioni agricole ed ecologiche.

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

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

Questo articolo propone HRL-TSCH-ERC, un metodo di pianificazione basato sull'apprendimento per rinforzo gerarchico che alloca dinamicamente le risorse e pianifica i collegamenti nelle reti Wireless Mesh in grotte carsiche per migliorare significativamente la consegna dei pacchetti, l'affidabilità e l'efficienza energetica per servizi eterogenei di soccorso d'emergenza rispetto agli algoritmi esistenti.

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

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

HierGait è un framework gerarchico di riconoscimento della deambulazione multi-modale che integra il potenziamento temporale multi-scala adattivo, la fusione dell'allineamento guidata dalla struttura e la ricalibrazione del contesto globale per superare i limiti nella cattura del movimento fine, nell'allineamento cross-modale e nella modellazione temporale, raggiungendo prestazioni allo stato dell'arte sul dataset CASIA-B.

Jian Zhang, Ming Xu, Jinglei Zuo, Jun Liu, Yingying Peng2026-08-07
💻 computer science

EDD-3DGS: Illumination-Guided Depth Distillation]{EDD-3DGS: Illumination-Guided Depth Distillation for Low-Light 3D Gaussian Splatting

EDD-3DGS è un framework di distillazione della profondità guidata dall'illuminazione che supera i fallimenti di ricostruzione in condizioni di scarsa illuminazione nel 3D Gaussian Splatting bilanciando dinamicamente la supervisione fotometrica e della profondità, filtrando i priori rumorosi e allineando le scale di profondità monoculari per eliminare gli artefatti fluttuanti preservando al contempo la fedeltà geometrica.

Yiming Song2026-08-07
💻 computer science

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

Questo articolo presenta un framework HRNet leggero con vincoli a priori, ottimizzato tramite Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, che raggiunge una classificazione IHDI ad alta precisione ed efficiente per la displasia del rozwoju dell'anca integrando prior geometrici, compressione del modello e sintonizzazione adattiva degli iperparametri per il supporto alle decisioni cliniche.

Shuai Xue, Xiaowei Yu2026-08-07
💻 computer science

Corpus scale reassembly of fragmented bamboo slips using excavation context and latent slip properties

Questo studio propone un framework di ottimizzazione vincolata su scala corpus che sfrutta le proprietà di scivolamento latente e il contesto di scavo per migliorare significativamente il riassemblaggio automatizzato di frammenti di tavolette di bambù, superando i metodi tradizionali di accoppiamento a coppie sia in termini di accuratezza che di riduzione degli errori.

Jie Yang, Weishan Yang2026-08-07