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O artigo apresenta o BEAST, um novo framework escalável baseado em pré-treinamento auto-supervisionado de transformers que utiliza dados de vídeo não rotulados para melhorar a análise comportamental e o mapeamento neural em diversas espécies, superando a dependência de grandes conjuntos de dados rotulados.
Este trabalho apresenta um pipeline que utiliza uma rede neural convolucional para inicializar modelos 3DGS com primitivas a partir de imagens monoculares e poses ruidosas, permitindo o aprendizado rápido e de alta fidelidade de modelos 3D de espaçonaves não cooperativas com custos computacionais drasticamente reduzidos.
O artigo apresenta o DA-Occ, um novo método de previsão de ocupação 3D para direção autônoma que combina projeção de altura complementar e convolução direcional para superar as limitações de precisão e eficiência dos métodos existentes, alcançando um equilíbrio ideal entre detalhe geométrico e velocidade de inferência.
O artigo apresenta o AutoDebias, um framework automatizado que utiliza modelos visão-linguagem e prompts de neutralização para identificar e mitigar com eficácia ataques de backdoor maliciosos e sutis em modelos de texto-para-imagem, reduzindo drasticamente a taxa de sucesso desses ataques sem comprometer a qualidade ou a diversidade das imagens geradas.
O artigo apresenta o AMBER-AFNO, uma arquitetura de segmentação de imagens médicas 3D que substitui a atenção por operadores neurais adaptativos de Fourier (AFNO) para reduzir a complexidade computacional e o uso de memória, alcançando desempenho de ponta em conjuntos de dados públicos com um modelo compacto.
O AnimateScene é um framework unificado que integra reconstrução de cenas 3D e animação humana 4D, resolvendo desafios de posicionamento físico, alinhamento de estilo e trajetórias de câmera dinâmicas para gerar vídeos coerentes e detalhados em qualquer cenário.
Este estudo apresenta o BeeNet, um modelo de aprendizado profundo baseado em U-Net que reconstrói com precisão as formas geométricas de flores a partir de seus campos elétricos gerados pela interação com artrópodes carregados, demonstrando que a eletrorecepção pode fornecer detalhes espaciais ricos e resolvendo o problema de imagem eletrostática inversa.
Este artigo apresenta uma nova abordagem de aprendizado contrastivo estruturalmente consciente que, ao incorporar funções de perda especializadas e amostras difíceis, aprimora significativamente a compreensão de diagramas em modelos de linguagem e visão, superando os métodos padrão em tarefas como correspondência imagem-texto e resposta a perguntas visuais.
O artigo apresenta o Draw-In-Mind (DIM), um novo modelo e dataset que reequilibra as responsabilidades entre compreensão e geração em modelos multimodais unificados, atribuindo explicitamente o papel de "designer" ao módulo de compreensão para superar limitações na edição de imagens e alcançar desempenho superior a modelos muito maiores.
O artigo apresenta o MEGS, um novo framework de Splatting Gaussiano 3D que reduz drasticamente o consumo de memória em dispositivos de borda ao substituir harmônicos esféricos por lóbulos gaussianos esféricos e empregar uma poda unificada, alcançando uma diminuição de 50% na memória estática e 40% na memória de renderização sem comprometer a qualidade visual.
Este artigo demonstra que o design cuidadoso de funções de ativação, especificamente através das novas funções Smooth-Leaky e Randomized Smooth-Leaky, é uma estratégia leve e geral para mitigar a perda de plasticidade e sustentar a adaptação em cenários de aprendizado contínuo, sem a necessidade de capacidade extra ou ajuste específico para cada tarefa.
Este artigo apresenta um framework não supervisionado e diferenciável para parametrização de malhas 3D que automatiza o mapeamento UV ao incorporar objetivos de consciência semântica e visibilidade, resultando em atlas que melhor suportam a geração de texturas e reduzem artefatos perceptíveis em comparação com métodos existentes.
Este trabalho apresenta o Max-V1, um modelo visão-linguagem leve e poderoso que reformula o planejamento de trajetória para direção autônoma como uma tarefa de previsão de próximos waypoints, alcançando desempenho superior ao estado da arte no conjunto de dados nuScenes e demonstrando robustez em cenários cruzados.
O artigo apresenta a Universal Beta Splatting (UBS), uma estrutura unificada que generaliza a Splatting Gaussiana 3D para kernels Beta anisotrópicos N-dimensionais, permitindo a modelagem controlada de dependências espaciais, angulares e temporais para renderização de campos de radiação em tempo real sem redes auxiliares, mantendo compatibilidade com métodos anteriores e superando-os em diversos benchmarks.
Este artigo apresenta o CLEAR-IR, uma nova arquitetura DeepMAO que reconstrói imagens de infravermelho livres de ruídos de emissores ativos, permitindo que sistemas robóticos realizem tarefas de visão complexas em condições de iluminação extrema com desempenho comparável ao de imagens RGB.
Este artigo demonstra que os operadores aprendidos por máquina falham na super-resolução zero-shot devido à sua suscetibilidade ao aliasing e à incapacidade de generalizar para resoluções não vistas, propondo em vez disso um protocolo de treinamento multi-resolução simples e eficiente para garantir robustez.
Este artigo investiga como o DINOv2 representa conceitos visuais, demonstrando que, embora a Hipótese da Representação Linear com SAEs revele especialização funcional em tarefas como classificação e segmentação, a estrutura geométrica das representações é melhor descrita pela nova Hipótese da Representação de Minkowski, na qual os tokens são formados por misturas convexas de arquétipos dentro de espaços conceituais.
O artigo apresenta o USplat4D, um novo framework de Splatting Gaussiano dinâmico que incorpora a incerteza temporal para otimizar a reconstrução 4D monoculares, utilizando observações confiáveis como âncoras para mitigar desvios de movimento e melhorar a síntese em vistas extremas.
Este artigo apresenta um novo framework de detecção de anomalias em vídeo semi-supervisionado que utiliza Modelos de Linguagem Multimodais (MLLMs) para gerar descrições textuais de interações entre objetos, superando as limitações de métodos existentes ao detectar anomalias complexas com alto nível de explicabilidade e desempenho de ponta.
Este tutorial oferece uma visão abrangente da evolução da reconstrução 3D a partir da renderização volumétrica até o 3D Gaussian Splatting (3DGS), detalhando sua teoria, abordando suas limitações atuais e explorando suas diversas aplicações em síntese de novas visualizações, reconstrução de superfícies e geração de conteúdo.