5475 papers
AdaGen introduceert een leerbaar, adaptief framework dat het iteratieve proces van beeldsynthese optimaliseert door een beleidsnetwerk te trainen via versterkingsleer met een adversariële beloning, waardoor de prestaties van diverse generatieve modellen aanzienlijk worden verbeterd en de inferentiekosten worden verlaagd.
Dit paper introduceert TrajPred, een framework dat instrumenttrajectoires en visueel-taalmodellen combineert om de nauwkeurigheid van de herkenning van interacties tussen chirurgische instrumenten en weefsels te verbeteren door tijdsafhankelijke bewegingsinformatie en fijne actie-details beter te benutten.
Dit paper introduceert OV-DEIM, een real-time open-vocabulary objectdetector op basis van het DEIMv2-architectuur die, door middel van een query-aanvullingsstrategie en de nieuwe GridSynthetic-dataaugmentatietechniek, state-of-the-art prestaties bereikt met verbeterde efficiëntie en detectie van zeldzame categorieën.
Dit paper introduceert TFM, een aanvalsmethode die gebruikmaakt van een kwetsbaarheid in tekst-naar-video-modellen waarbij het specificeren van slechts begin- en eindframes leidt tot het genereren van schadelijke tussentijdse beelden, waardoor bestaande inhoudsfilters worden omzeild.
In dit paper wordt een nieuwe methode voor fijnkorrelige 3D-herconstructie van micro-expressies voorgesteld die, door globale dynamische kenmerken te combineren met lokaal verrijkte informatie, de uitdagingen van deze subtiele en vluchtige gezichtsbewegingen overwint en superieure resultaten behaalt ten opzichte van bestaande methoden.
Dit paper introduceert CAPL, een framework dat hallucinaties in multi-image taken van grote vision-language modellen aanpakt door cross-image attentie te kalibreren en voorkeurslering toe te passen om de interactie tussen afbeeldingen te verbeteren en de afhankelijkheid van tekstuele priors te verminderen.
Dit paper introduceert SODA, een methode die de inferentie-efficiëntie van Diffusion Transformers verbetert door adaptieve caching en pruning te combineren op basis van een fijnmazig gevoeligheidsmodel, waardoor een betere balans wordt bereikt tussen versnelling en generatiekwaliteit dan met bestaande statische methoden.
MedSteer is een trainingsvrij framework dat actiesturing toepast op endoscopische diffusiemodellen om perfecte contrafactuele beeldparen te genereren waarbij alleen het pathologische concept verandert terwijl de anatomische structuur volledig behouden blijft, wat leidt tot superieure resultaten in data-augmentatie en polypdetectie.
Dit paper introduceert VirtueBench, een benchmark die de betrouwbaarheid van Vision-Language-modellen onder onzekerheid evalueert door te testen of ze eerlijk kunnen weigeren te antwoorden wanneer essentiële frames ontbreken, in plaats van onbetrouwbare gokkern te maken die de huidige evaluatiemethoden vertekenen.
Deze paper introduceert PhyVLM-CR, een nieuwe methode die semantische priors van een Vision-Language Model combineert met fysische restauratie om een uniforme en nauwkeurige verwijdering van zowel dunne als dikke wolken op te leveren zonder expliciete cloudtype-classificatie.
Deze paper introduceert PSG-UIENet, een netwerk dat Retinex-fysica en taalkundige richtlijnen combineert om onderwaterbeelden te verbeteren, en introduceert hiervoor een nieuw multimodaal dataset en een semantische consistentieloss.
Deze paper introduceert een nieuwe aanpak voor het decoderen van visuele informatie uit EEG-signalen door het concept van 'Neural Visibility' te gebruiken voor het selecteren van de juiste lagen in visuele modellen en een hiërarchisch fusieframework, wat leidt tot een aanzienlijke verbetering van de prestaties tot 84,6% op de THINGS-EEG-dataset.
Dit paper introduceert mAVE, het eerste watermerksysteem dat audio en video cryptografisch aan elkaar koppelt in gezamenlijke generatieve modellen om de kwetsbaarheid voor 'swap-aanvallen' te elimineren en zo de reputatie van leveranciers te beschermen.
Deze paper introduceert een methode voor het genereren van gezichtsuitdrukkingen die zijn afgestemd op menselijke voorkeuren voor natuurlijke interactie, door menselijke feedback te integreren in een gesloten feedbacklus die een visueel-taal-actie model combineert met versterkende leerstrategieën.
Het artikel NuNext introduceert een nieuwe methode voor nucleaire detectie in histopathologie die het probleem herschrijft als next-point detectie met een multimodaal groot taalmodel, gebruikmakend van twee trainingsfasen met ruimtelijke zachte supervisie en versterkingsleer om de prestaties op negen benchmarks aanzienlijk te verbeteren.
Dit paper introduceert S-PCL, een efficiënt zelftoezichtend leerframework voor borstfoto's dat door semantische partitie van patch-tokens zonder handmatige augmentaties of decoders een gestroomlijnde architectuur biedt met superieure prestaties en het laagste rekenverbruik.
Dit paper introduceert TIQA, een nieuwe taak en dataset voor menselijk afgestemde tekstkwaliteitsbeoordeling in gegenereerde afbeeldingen, en presenteert ANTIQA, een lichtgewicht methode die de correlatie met menselijke beoordelingen significant verbetert ten opzichte van bestaande OCR- en VLM-basismethoden.
Dit artikel introduceert Inter-image Pixel Shuffling (IPS), een innovatieve methode die multi-focus beeldfusie mogelijk maakt zonder echte trainingsdata door het probleem te herformuleren als pixel-classificatie tussen scherpe en onscherpe versies van dezelfde afbeelding, wat resulteert in superieure fusieprestaties.
Dit paper introduceert EyExIn, een data-efficiënt raamwerk dat retinale Vision Language Models versterkt met diepe expertinjectie en een dubbelstroom-architectuur om de kloof tussen algemene visuele waarneming en medisch redeneren te overbruggen en zo hallucinaties te voorkomen.
Dit paper introduceert AutoSelect, een methode die visuele tokens in vision-language modellen automatisch selecteert via een ruisgebaseerde poortmechanisme om de inferentiekosten aanzienlijk te verlagen terwijl de nauwkeurigheid behouden blijft.