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Este artigo apresenta o GLMask, uma abordagem de aprendizado semi-autossupervisionado que transforma segmentação semântica em segmentação de instâncias com mínima anotação manual, alcançando desempenho superior tanto na detecção de espigas de trigo quanto no conjunto de dados COCO.
Este estudo apresenta um modelo de GAN com penalização de variância, baseado na arquitetura pyramid pix2pix, que traduz imagens de histologia H&E em imagens de imuno-histoquímica (IHC) de alta fidelidade para avaliar a superexpressão de HER2 no câncer de mama, superando os métodos existentes em precisão e oferecendo uma alternativa eficiente e acessível para a oncologia de precisão.
O artigo apresenta o LINO UniPS, um método de estereoscopia fotométrica universal que utiliza tokens de registro de luz e atenção intercalada para desacoplar iluminação e normais, além de uma arquitetura baseada em wavelets para preservar detalhes geométricos, alcançando resultados state-of-the-art no novo conjunto de dados PS-Verse.
Este artigo apresenta um novo framework em cascata guiado por Modelos de Linguagem e Visão (VLM) para a Segmentação de Objetos Camuflados em Vocabulário Aberto, que utiliza características do VLM como prompts explícitos para o Segment Anything Model (SAM) a fim de melhorar a localização e emprega a saída de segmentação como um prior espacial suave para evitar lacunas de domínio na classificação, superando assim as limitações dos métodos existentes.
O artigo apresenta o LD-RPS, uma abordagem unificada e sem dados para restauração de imagens que utiliza amostragem recorrente de posterior em um modelo de difusão latente pré-treinado, combinado com um modelo de compreensão multimodal e um módulo leve de alinhamento, superando os métodos atuais ao lidar com diversos tipos de degradação sem necessidade de treinamento supervisionado.
Este artigo demonstra que orientar sistemas de IA através de uma "dieta visual" inspirada no desenvolvimento humano, focada na maturação da acuidade, sensibilidade ao contraste e cor, resulta em modelos de visão artificial mais robustos, que priorizam a forma em vez da textura e apresentam maior resiliência a distorções e ataques adversariais.
Este artigo apresenta a Agregação Adaptativa Baseada em Consultas (QAA), uma técnica inovadora que utiliza consultas aprendidas como códigos de referência para melhorar a capacidade de agregação de informações e superar os vieses específicos de conjuntos de dados, permitindo o treinamento conjunto eficaz de múltiplos conjuntos para reconhecimento visual universal de locais com generalização equilibrada e desempenho superior.
Este artigo apresenta o MCULoRA, uma abordagem inovadora de adaptação de baixo rank que decopla informações compartilhadas e ajusta dinamicamente o treinamento para superar conflitos de gradientes e melhorar o reconhecimento de emoções em cenários multimodais incompletos.
O artigo apresenta o Mamba Snake, um novo framework de "snake" profundo baseado em modelagem de espaço de estados que supera os métodos atuais na segmentação unificada de imagens médicas ao integrar modelagem topológica inter-orgânica, refinamento morfológico adaptativo e mecanismos de sinergia de classificação para melhorar a precisão em estruturas heterogêneas.
O artigo apresenta o , uma rede neural feed-forward permutação-equivariante que realiza reconstrução geométrica visual de alta precisão sem depender de uma vista de referência fixa, alcançando desempenho superior em tarefas como estimativa de pose de câmera e reconstrução de mapas de pontos densos.
Este artigo apresenta o InsightX Agent, um novo framework baseado em Modelos Multimodais Grandes (LMM) que orquestra ferramentas especializadas para realizar análise confiável, interpretável e interativa de ensaios não destrutivos por raios-X, superando as limitações de abordagens tradicionais de aprendizado profundo.
Este artigo propõe um framework de aprendizado profundo baseado em Vision Transformer (ViT) que utiliza análise de espaço de características e um índice de confiança para expandir anotações manuais limitadas, permitindo a segmentação precisa de áreas afetadas por desastres em imagens de satélite Sentinel-2 e Formosat-5 para aprimorar produtos de valor agregado emergenciais.
O artigo apresenta o MIDAR, um modelo substituto de detecção LiDAR que utiliza características de alto nível de simuladores de tráfego microscópicos para gerar percepções realistas com baixo custo computacional, superando as limitações de escalabilidade dos simuladores baseados em motores de jogo e validando sua eficácia tanto em dados sintéticos quanto reais.
Este artigo apresenta o TransUNet-GradCAM, um modelo híbrido que combina Transformers e U-Net para segmentar úlceras de pé diabético com alta precisão e interpretabilidade, demonstrando robusta generalização em conjuntos de dados externos sem necessidade de retreinamento.
O artigo apresenta o S²Q-VDiT, um framework de quantização pós-treinamento para transformadores de difusão de vídeo que utiliza seleção de dados salientes e destilação de tokens esparsos para alcançar desempenho sem perdas, compressão de 3,9 vezes e aceleração de 1,3 vezes sob quantização W4A6.
O artigo apresenta o SPEX, o primeiro modelo de linguagem visual multimodal dedicado à extração de cobertura do solo em imagens de sensoriamento remoto espectrais, que supera os métodos existentes ao utilizar um novo conjunto de dados instrucional (SPIE) e estratégias de treinamento específicas para explorar eficazmente informações espectrais e gerar explicações textuais.
Este trabalho apresenta a primeira avaliação de métodos de 3D Gaussian Splatting em imagens de olho de peixe com campo de visão superior a 180°, demonstrando que a reconstrução atinge seu melhor desempenho em 160° e introduzindo uma inicialização baseada em profundidade com UniK3D que supera os desafios de geometria em cenas com distorção extrema, neblina ou céu aberto.
Este artigo apresenta uma estrutura unificada e semanticamente fundamentada para adaptação de domínio em segmentação de imagens médicas, que aprende um manifold probabilístico agnóstico ao domínio para capturar regularidades anatômicas, permitindo adaptação eficaz tanto em cenários com acesso à fonte quanto sem ela, alcançando resultados state-of-the-art em conjuntos de dados cardíacos e abdominais.
Este artigo apresenta o IAG, o primeiro ataque de backdoor multi-alvo adaptativo para modelos de linguagem e visão (VLMs) de grounding visual, que gera dinamicamente gatilhos imperceptíveis guiados por texto para redirecionar a localização de objetos para alvos específicos sem comprometer o desempenho em amostras benignas.
O artigo apresenta o Video-EM, um framework sem treinamento que melhora a compreensão de vídeos longos ao transformar a tarefa de resposta a perguntas em uma construção episódica centrada em eventos, utilizando um agente de memória baseado em LLM para organizar, refinar e consolidar evidências temporais coerentes em uma linha do tempo compacta e confiável.