8844 papers
Dit paper introduceert Token Bottleneck (ToBo), een zelftoezichtend leerproces dat dynamische scènes comprimeert tot een compacte token om tijdsafhankelijke visuele representaties te leren voor taken zoals videolabelpropagatie en robotmanipulatie.
Dit paper introduceert NarrLV, het eerste benchmarkkader dat de narratieve expressie van lange video-generatiemodellen systematisch evalueert aan de hand van filmtheoretische principes en een op MLLM gebaseerde meetmethode.
Deze paper introduceert TomatoMAP, een uitgebreide dataset met 64.464 beelden van tomatenplanten die, aangevuld met handmatige annotaties en gevalideerd door een deep learning-framework, menselijke expertoordelen evenaart voor nauwkeurige en reproduceerbare fijnkorrelige fenotypering.
ExDD is een nieuw kader voor de detectie van oppervlakdefecten dat de beperkingen van traditionele one-class methoden overwint door expliciete modellering van dubbele verdelingen, het genereren van synthetische defecten via latent diffusion en een geavanceerde scoremechanisme, wat resulteert in verbeterde prestaties op industriële datasets.
Dit paper introduceert GSSR, een methode die de geometrische precisie van 3D Gaussian Splatting verbetert door Gaussians gelijkmatig langs het latente oppervlak te verdelen en hun normaals te aligneren via een combinatie van normalen- en fotometrische consistentie, regularisatie en herinitialisatie.
Deze paper introduceert een op multimodale grote taalmodellen gebaseerd multi-agent systeem dat de extractie van chemische informatie uit diverse literatuurformaten aanzienlijk verbetert, met een F1-score van 76,27% die de huidige staat van de kunst ver overtreft.
Deze paper introduceert MAP, een trainingsvrije decoderingsmethode die hallucinaties in grote visueel-taalmodellen vermindert door de verborgen toestanden te interpreteren als een 2D-semantische kaart en deze te verwerken via kruisgewijze attentie en logit-fusie om de feitelijke consistentie te verbeteren.
Dit paper introduceert VLMQ, een post-training kwantisatieframework dat specifiek is ontworpen voor vision-language modellen door visuele oververtegenwoordiging en een modale kloof aan te pakken via een salientie-gedreven aanpak die de prestaties aanzienlijk verbetert, zelfs bij zeer lage bitbreedtes.
SGDFuse is een nieuwe methode die het Segment Anything Model (SAM) combineert met een conditionele diffusiemodel om infrarood- en zichtbare beelden te fuseren, waardoor een hoge beeldkwaliteit en semantische bewustzijn worden bereikt voor verbeterde downstream-taken.
Deze paper introduceert het nieuwe 'multivariate fields of experts'-kader voor het leren van beeldpriors, dat door middel van Moreau-hullingen van de -norm diverse inverse problemen effectief oplost met een snelheid en parameter-efficiëntie die dicht bij deep learning ligt, maar met behoud van interpretatie en theoretische convergentiegaranties.
Dit paper introduceert DianJin-OCR-R1, een redenerend visueel-taalmodel dat door het afwisselend gebruiken van eigen OCR-herkenning en deskundige hulpmiddelen, gevolgd door een verificatiestap, hallucinaties vermindert en de nauwkeurigheid van tekstherkenning in documenten significant verbetert.
Dit paper introduceert SSL-SLR, een zelftoezichtend leerframework voor gebarentaalherkenning dat middels een nieuwe methode met gratis negatieve paren en een geavanceerde data-augmentatietechniek de beperkingen van bestaande contrastieve methoden overwint om robuustere en meer discriminerende representaties te leren.
Dit paper introduceert RED, een robuust netwerk voor bewegingsontwarring dat modale specificiteit en selectieve fusie gebruikt om de prestaties van op gebeurtenissen gebaseerde beeldherstel te verbeteren, zelfs bij onvolledige en gefragmenteerde data door onder-rapportage van de sensor.
Dit paper introduceert Kernel VICReg, een zelftoezichtend leermethode die het VICReg-doelwit naar een Reproducing Kernel Hilbert Ruimte verplaatst om niet-lineaire afhankelijkheden beter te vangen en representatieve ineenstorting te voorkomen, wat leidt tot consistente prestatieverbeteringen op diverse datasets.
Dit paper introduceert C²Prompt, een nieuwe methode voor federatief continu leren die door middel van lokale klassendistributie-compensatie en klassenbewuste prompt-aggregatie de coherentie van kennis tussen clients verbetert om zowel ruimtelijk als tijdelijk vergeten te verminderen.
Dit artikel presenteert een visie-gestuurde aanpak voor legrobots die door middel van betrouwbaarheidsgekalibreerde semantische waarneming en topologische subdoelselectie effectieve beslissingen neemt voor semantische objectverkenning zonder afhankelijk te zijn van dichte geometrische reconstructie.
Het paper introduceert DeCLIP, een replay-vrij en parameter-efficiënt framework dat CLIP aanpast voor multi-label class-incremental learning door middel van decoupled prompting en Adaptive Similarity Tempering om catastrofaal vergeten en hoge vals-positieve rates effectief te verminderen.
Dit paper introduceert BOUND, een open-wereld objectdetector die niet alleen onbekende objecten detecteert, maar ook hun grofkorrelige categorieën infereert om semantische granulariteit te behouden en betere besluitvorming mogelijk te maken zonder de prestaties op bekende klassen te verlagen.
Dit paper introduceert LikePhys, een trainingsvrije methode die intuïtieve fysica in videodiffusiemodellen evalueert door het onderscheid te maken tussen fysiek geldige en onmogelijke video's, en toont aan dat deze aanpak sterk overeenkomt met menselijke voorkeur terwijl het een duidelijke verbetering in fysiekbegrip bij grotere modellen aantoont.
Het artikel introduceert CanvasMAR, een nieuw autoregressief videopredictiemodel dat gebruikmaakt van een 'canvas' als globale structuur en een bewegingsgevoelige trainingsmethode om met weinig steppes hoogwaardige en coherente video's te genereren die concurreren met geavanceerde diffusiemethoden.