6278 papers
Het paper introduceert PaQ-DETR, een nieuw objectdetectie-framework dat de beperkingen van vaste queries oplost door dynamische, beeldspecifieke queries te genereren op basis van gedeelde patronen en een kwaliteitsbewuste toewijzingstrategie, wat leidt tot significante prestatieverbeteringen op diverse benchmarks.
Het paper introduceert DLRMamba, een efficiënte methode voor objectdetectie in multispectrale beelden op randapparatuur die parameterredundantie in Mamba-modellen oplost door middel van een laag-rang 2D selectieve scan en structurele distillatie, waardoor een superieur evenwicht tussen rekenefficiëntie en detectienauwkeurigheid wordt bereikt.
Dit artikel presenteert ESM-YOLO+, een lichtgewicht netwerk voor de detectie van kleine objecten in zichtbare en infrarood afbeeldingen dat gebruikmaakt van een masker-gebaseerde fusiemodule en structurele versterking tijdens training om de nauwkeurigheid te maximaliseren terwijl de modelcomplexiteit aanzienlijk wordt verlaagd.
Dit paper introduceert HIERAMP, een methode die de hiërarchische semantiek van objecten benut door middel van een grof-naar-fijn autoregressieve versterking via VAR-modellen om effectievere generatieve datasetdistillatie te bereiken.
Deze studie presenteert een analytische pijplijn die 3D-histomorfometrische kenmerken van perineurale en lymfovaskulaire invasie in prostaatkanker extrahert uit optisch opgehelderde weefselmonsters, en toont aan dat deze 3D-kenmerken een betere voorspelling van biochemische recidieven bieden dan traditionele 2D-metingen.
Dit artikel introduceert viCT, een methode die monocular endoscopische video gebruikt om een virtuele intraoperatieve CT te genereren die de anatomie tijdens endoscopische sinusoperaties dynamisch bijwerkt, waardoor de beperkingen van statische preoperatieve beelden worden overwonnen met submillimeter nauwkeurigheid.
Dit paper introduceert SurgCUT3R, een raamwerk dat monocular endoscopische video's omzet in robuuste 3D-scheurherstellingen door een data-generatiepijplijn, hybride supervisie en een hiërarchische inferentie aan te bieden om de beperkingen van bestaande modellen op het gebied van gebrek aan trainingsdata en pose-drift te overwinnen.
Dit paper introduceert Conditional Unbalanced Optimal Transport (CUOT), een robuust raamwerk voor conditionele generatieve modellering dat de gevoeligheid voor uitbijters in klassieke methoden oplost door de distributievastleggingsbeperkingen te versoepelen via Csiszár-divergentiestraffen, wat resulteert in een efficiënt en nauwkeurig model voor het genereren van data.
Dit paper introduceert T2SGrid, een nieuw raamwerk dat video-temporele grondvesting verbetert door tijdssequenties om te vormen naar gestructureerde 2D-gridbeelden, waardoor complexe temporele dynamiek effectiever kan worden begrepen dan met bestaande methoden.
Dit artikel presenteert een methode voor beeldgebaseerde vormretrieval die gebruikmaakt van vooraf uitgelijnde multi-modale encoders en een hard contrastief verlies om state-of-the-art prestaties te bereiken zonder dat view-synthese of hertraining op de doel-database nodig is.
Dit paper introduceert een perceptiebewust multimodaal redeneringsframework dat Vision-Language Models versterkt met object-gerichte grounding via visuele referentietokens en een Multimodal Chain-of-Thought-dataset, waardoor aanzienlijke verbeteringen worden behaald in ruimtelijk redeneren uit monoculaire beelden voor autonoom rijden.
Dit paper introduceert ADAS-TO, het eerste grote, openbare multimodale dataset dat zich richt op natuurlijke overnames van ADAS naar handmatige besturing, en biedt empirische inzichten in de dynamiek van kritieke situaties die aantonen dat visuele waarschuwingen vaak eerder mogelijk zijn dan kinematische triggers.
Dit paper introduceert MipSLAM, een frequentiebewust 3D-Gaussian-Splatting-SLAM-kader dat aliasing-artefacten en trajectdrift effectief aanpakt door een elliptisch adaptief anti-aliasing-algoritme en spectrale pose-grafoptimalisatie, wat resulteert in state-of-the-art weergavekwaliteit en lokaliseringsnauwkeurigheid.
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.