4384 papers
GloSplat is een framework dat tijdens het trainen van 3D Gaussian Splatting een gezamenlijke optimalisatie van pose en uiterlijk uitvoert door expliciete SfM-kenmerksporen als eerste-class entiteiten te behouden, wat leidt tot snellere en nauwkeurigere 3D-reconstructie dan bestaande methoden.
Deze paper introduceert een trainingsvrije aanpak voor meerstaps stellingvoorspelling die gebruikmaakt van Theorem Precedence Graphs om structurele drift te overwinnen en zo 89,29% nauwkeurigheid bereikt op de FormalGeo7k-benchmark, wat de prestaties van bestaande ICL-baselines overtreft en die van gesuperviseerde modellen evenaart.
Dit artikel introduceert een schaalbaar monoculair videopipeline dat 18 klinisch relevante biomechanische metrics voor honkbalpitchers recupereert uit broadcastbeelden, waarmee een effectief risico-screenningsmodel voor blessures mogelijk wordt gemaakt zonder dure stadioncamera's.
Deze paper introduceert SURE, een semi-dicht kader voor beeldkoppeling dat betrouwbare overeenkomsten en hun onzekerheid gelijktijdig voorspelt door aleatorische en epistemische onzekerheid te modelleren, waardoor het bestaande methoden overtreft in nauwkeurigheid en efficiëntie bij uitdagende scenario's.
Dit artikel introduceert Prompt-Driven Noise Generation (PNG), een nieuw raamwerk dat realistische sRGB-ruis genereert via promptgestuurde leermethoden zonder afhankelijkheid van camerametadata, waardoor de generaliseerbaarheid van ruisonderdrukking in de praktijk aanzienlijk wordt verbeterd.
Deze studie presenteert een interpreteerbaar model dat 80,4% nauwkeurigheid bereikt bij het voorspellen van acht verschillende worptypes in honkbal op basis van monokulaire 3D-lichaamshouding, waarbij bovenlichaamsmechaniek en polspositie als belangrijkste voorspellers worden geïdentificeerd en een empirisch plafond wordt vastgesteld voor worpen die uitsluitend op grip verschillen.
Deze paper introduceert een tweestapskader voor het genereren van CT-rapporten dat structurele beeld-taalkoppelingen leert via contrastief leren en een dynamische negatieve wachtrij, waardoor nieuwe state-of-the-art prestaties worden bereikt op openbare datasets.
Dit paper introduceert DeformTrace, een hybride model dat State Space Models verbetert met vervormbare dynamica en relay-tokens om de precisie, efficiëntie en robuustheid van tijdelijke vervalsingsdetectie in video en audio aanzienlijk te verhogen.
Dit paper introduceert FedMEPD, een federatief leerframework dat modality-specifieke encoders en gedeeltelijk gepersonaliseerde fusie-decoders combineert om intermodale heterogeniteit en lokale personalisatie te adresseren bij multimodale hersentumorsegmentatie, waarbij clients met onvolledige modaliteiten hun representaties calibreren via cross-attention naar globale ankers.
FedAFD is een geïntegreerd framework voor multimodaal federatief leren dat via een tweeledige adversariale uitlijning, granulariteitsbewuste fusie en een op gelijkenis gebaseerde ensemble-distillatie de uitdagingen van heterogene data en modellen oplost om zowel client- als serverprestaties te verbeteren.
Dit artikel introduceert LocAtViT, een eenvoudige toevoeging aan Vision Transformers die door het moduleren van self-attention met een leerbaar Gaussisch kernel de prestaties op segmentatietaken aanzienlijk verbetert zonder de bestaande classificatiecapaciteiten te schaden.
In dit artikel wordt FC-VFI voorgesteld, een methode voor trouwe en consistente videoframe-interpolatie die hoge-resolutie video's van 30 fps naar 120 of 240 fps omzet door een tijdsmodelleerstrategie en semantische matching te combineren om zowel visuele fideliteit als bewegingsconsistentie te waarborgen.
Het artikel introduceert AdaIAT, een methode die hallucinaties in Large Vision-Language Models effectief vermindert door de aandacht voor gegenereerde tekst adaptief te verhogen, waardoor de balans tussen nauwkeurigheid en linguïstische coherentie wordt verbeterd zonder herhalende beschrijvingen.
Deze paper introduceert een methode voor het genereren van viewpoint-consistente 3D-adversariële texturen via differentieerbare rendering, die de kwetsbaarheid van visuele robotbeleid voor perceptuele aanvallen blootlegt en effectief blijft onder dynamische camerahoeken.
Dit artikel presenteert een aangepast dataset en een evaluatie van 3D-detectie- en trackingmethodes voor het lokaliseren van personen vanuit een LiDAR-sensor op een kraan in een industriële omgeving, waarbij VoxelNeXt en SECOND de beste prestaties leveren binnen een straal van 5 meter.
Dit artikel presenteert een nieuw, interpreteerbaar, op prototypes gebaseerd zwak-toezichtend framework voor het automatisch graden van prostaatkanker uit histopathologische beelden, dat door het nabootsen van het pathologisch vergelijkingsproces en het gebruik van dynamische aandachtmechanismen zowel hoge prestaties als vertrouwen biedt voor klinische toepassingen.
Dit paper introduceert TimeWarp, een benchmark die de kwetsbaarheid van webagenten voor veranderingen in webontwerp blootlegt, en presenteert TimeTraj, een algoritme dat via plan-distillatie over meerdere UI-versies de prestaties en robuustheid van deze agenten aanzienlijk verbetert.
Deze paper introduceert een locatiebewust pretrainingsframework met specifieke taken zoals automatisch verwijzende expressies en grounded captioning, dat een verbeterde visuele encoder leert om subtiele verschillen in medische beelden te detecteren en zo state-of-the-art prestaties bereikt voor differentiële visuele vraag-antwoordtaken op thoraxröntgenfoto's.
VisionPangu is een compact multimodaal model van 1,7 miljard parameters dat, door gebruik te maken van een InternVL-visionencoder, de OpenPangu-taalbackbone en gedetailleerde menselijke beschrijvingen uit het DOCCI-dataset, concurrerende prestaties levert bij het genereren van gestructureerde en rijke afbeeldingsbeschrijvingen zonder afhankelijk te zijn van agressieve schaalvergroting.
Deze paper introduceert een nieuwe camera-modellering met een schrijnkingsparameter die de stabiliteit van orthografische projectie combineert met het effect van perspectiefvervorming, waardoor monocular 3DMM-regressiemethoden effectiever worden voor close-up beelden, zoals die van head-mounted camera's.