1863 papers
Dit paper introduceert AVGGT, een trainingsvrije tweestapsversnelling die de globale aandacht in VGGT en analyseert en optimaliseert door vroege lagen om te zetten in frame-aandacht en latere lagen te subsamplen, wat leidt tot een aanzienlijke versnelling van de inferentie (tot 10x) zonder in te leveren op nauwkeurigheid.
Dit paper introduceert LiM-YOLO, een gestroomlijnde objectdetector die de prestaties van scheepsdetectie in optische satellietbeelden verbetert door een verschuiving van de piramide-niveaus (van P3-P5 naar P2-P4) en het gebruik van genormaliseerde hulpvertakkingen, waardoor een betere balans tussen nauwkeurigheid en efficiëntie wordt bereikt.
ADHint is een nieuwe methode voor versterkingsleren die de beperkte schaalbaarheid en lage sample-efficiëntie aanpakt door moeilijkheidsgraden expliciet te integreren in het plannen van hints en de schatting van voordelen, waardoor een betere balans tussen exploratie en imitatie wordt bereikt en superieure redeneervermogens worden gerealiseerd.
Dit paper introduceert Directional Textual Inversion (DTI), een methode die de norm van embeddings fixeert en uitsluitend de richting optimaliseert om de tekstgetrouwheid en interpolatiemogelijkheden bij gepersonaliseerde tekst-naar-beeldgeneratie te verbeteren.
Deze paper introduceert D²-Align, een nieuw raamwerk dat 'Preference Mode Collapse' in diffusion modellen voor menselijke voorkeursuitlijning aanpakt door de beloningssignalen directioneel te decoupleren, waardoor zowel de kwaliteit als de diversiteit van de gegenereerde afbeeldingen wordt verbeterd.
Dit paper introduceert SeLop, een methode die het generalisatieprobleem bij het detecteren van gezichtsfake-oplossingen aanpakt door spurious correlaties te elimineren via orthogonale projectie op een laag-rang deelruimte, waardoor een robuustere en generaliseerbaardere detector ontstaat met slechts 0,39M trainbare parameters.
Dit paper introduceert een detectiemethode voor door AI gegenereerde afbeeldingen die gebruikmaakt van de gedeelde eindcomponenten van generatoren om echte afbeeldingen te 'verontreinigen' en zo een detector te trainen die met hoge nauwkeurigheid generaliseert naar onbekende generatormodellen.
Het paper introduceert CLEAR-Mamba, een geoptimaliseerd raamwerk dat hypernetwerk-gebaseerde adaptieve conditionering en betrouwbaarheidsbewuste voorspelling combineert om de nauwkeurigheid, generalisatie en betrouwbaarheid van de classificatie van oogangiografie-beelden (FFA en ICGA) te verbeteren.
Dit paper introduceert RegionReasoner, een versterkingsleerframework dat multi-round visuele redenering verbetert door grondige referenties aan objecten en globale-lokale semantische consistentie te eisen, vergezeld van een nieuw benchmark genaamd RegionDial-Bench voor systematische evaluatie.
Dit artikel introduceert WebAccessVL, een visueel-taalmodel dat automatisch HTML-codes aanpast om WCAG2-toegankelijkheidsproblemen op te lossen terwijl het oorspronkelijke ontwerp behouden blijft, wat resulteert in een aanzienlijke reductie van schendingen en een verbeterde visuele consistentie.
Dit paper introduceert Test-Time Correction (TTC), een trainingsvrije methode die autoregressieve lange video-generatie verbetert door het gebruik van het eerste frame als stabiel anker om drift te corrigeren, waardoor hoge kwaliteit op lange duur wordt bereikt zonder de kosten van training.
Dit paper introduceert RoSE, een nieuwe methode die monokulaire normaalenschattingsproblemen omvormt tot het schatten van schaduwsequenties via beeld-naar-video-generatieve modellen om zo de veelvoorkomende 3D-misalignatie van bestaande methoden te overwinnen en state-of-the-art resultaten te behalen.
Deze paper introduceert een energiebewust spike-budgeteringskader voor continue learning in spiking neural networks dat, door ervaringen te herhalen en neuronparameters aan te passen, zowel de nauwkeurigheid verbetert als het energieverbruik verlaagt voor zowel frame-gebaseerde als event-gebaseerde neuromorfe visiesystemen.
Dit paper introduceert TCMax, een hyperparameter-vrije methode die multimodale classificatie verbetert door de totale correlatie tussen multimodale kenmerken en labels te maximaliseren, waardoor modaalconcurrentie wordt verminderd en intermodale interacties worden benut.
Het paper introduceert B-DENSE, een nieuw raamwerk dat de inferentie-efficiëntie van diffusiemodellen verbetert door middel van multi-branch trajectalignatie, waardoor een studentmodel dichte tussenstappen van de leraar leert om discretisatiefouten te verminderen en de beeldkwaliteit te verhogen.
Dit artikel introduceert CoPeDiT, een generatief model dat zelfstandig het ontbrekende deel van 3D MRI-scans waarneemt om zo robuuste en semantisch consistente synthese mogelijk te maken zonder externe handmatige instructies.
ChimeraLoRA loste het dilemma tussen diversiteit en detail in synthetische datasets op door een gedeelde LoRA voor klasse-priors te combineren met per-afbeelding LoRA's voor specifieke kenmerken, wat leidt tot robuuste verbeteringen in classificatieprestaties bij data-schaarste.
Het artikel introduceert OrthoAI, een neurosymbolisch raamwerk dat door middel van segmentatie met schaarse supervisie, kennisgebaseerde constraint-inferentie en een multicriteria-evaluatiemodel de brug slaat tussen 3D-geometrische waarneming en klinisch biomechanisch redeneren voor de automatische ondersteuning van beslissingen bij orthodontie met transparante aligners.
Deze paper introduceert een dubbele pijplijn voor de segmentatie van vogelafbeeldingen die foundation-modellen zoals SAM 2.1, Grounding DINO 1.5 en YOLOv11 combineert om zowel zero-shot als gesuperviseerde prestaties te bereiken die alle eerdere benchmarks op de CUB-200-2011-dataset overtreffen.
Dit paper introduceert DOCFORGE-BENCH, het eerste zero-shot benchmark voor documentvervalsing, en onthult dat bestaande methoden door een gebrek aan kalibratie en een extreem onevenwichtige verdeling van vervalsde pixels in plaats van door representatiefalen onbetrouwbaar zijn voor praktische toepassing.