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O artigo apresenta o NRSeg, um framework de aprendizado resiliente a ruídos para segmentação semântica em visão de pássaro (BEV) que utiliza dados sintéticos de modelos de mundo de direção, combinando métricas de consistência geométrica, previsão paralela de distribuições e exclusão semântica hierárquica para alcançar desempenho superior em tarefas não supervisionadas e semi-supervisionadas.
Este artigo apresenta o SFATTI, um acelerador de FPGA para Redes Neurais de Spiking (SNN) desenvolvido com o framework Spiker+ para inferência temporal eficiente em energia na tarefa de reconhecimento de dígitos manuscritos do conjunto de dados MNIST.
Este trabalho apresenta o primeiro sistema de controle em malha fechada para drones quadrotor que permite o hover em tubos estreitos, utilizando velocimetria baseada em eventos para medir o fluxo de ar em tempo real e um controlador de aprendizado por reforço para compensar as perturbações aerodinâmicas e evitar colisões.
O artigo apresenta o FedGIN, um framework de aprendizado federado que utiliza uma augmentação não-linear dinâmica de intensidade global para superar desafios de privacidade e variabilidade entre modalidades, permitindo uma segmentação robusta de órgãos em imagens médicas multimodais (MRI e CT) sem a necessidade de compartilhar dados brutos.
Este artigo propõe a NS-FPN, uma rede de pirâmide de características leve e eficaz que, ao adotar uma perspectiva de supressão de ruído no domínio da frequência através dos módulos LFP e SFS, melhora significativamente a detecção e segmentação de alvos pequenos no infravermelho, reduzindo falsos alarmes em cenários com ruído intenso.
Este artigo propõe o SSD-Reg, uma nova abordagem de regularização aprendida baseada em modelos de difusão que, integrada a um esquema variacional orientado por física, resolve o problema inverso não linear e mal-posto da Tomografia de Micro-ondas sem a necessidade de dados de treinamento pareados, permitindo a reconstrução precisa de estruturas anatômicas complexas.
O artigo apresenta o PaCo-FR, um framework de pré-treinamento não supervisionado que combina modelagem de imagens mascaradas com alinhamento patch-pixel para superar desafios na representação facial, alcançando desempenho de ponta em diversas tarefas de análise facial com apenas 2 milhões de imagens não rotuladas.
Este artigo apresenta o TS-Mamba, um novo método de super-resolução de vídeo online que utiliza modelos de espaço de estado (SSM) com deslocamento e modelagem de trajetória para agregar informações espaciais e temporais de longo alcance, alcançando desempenho superior e uma redução significativa na complexidade computacional.
O artigo apresenta o MoSA, um modelo inovador que gera vídeos humanos coerentes ao desacoplar a geração de estrutura e aparência, utilizando um transformador 3D e restrições de contato para superar as limitações de movimento e interação com o ambiente encontradas em abordagens anteriores.
Este artigo apresenta o framework DeReF, uma abordagem multimodal inovadora para previsão de sobrevivência ao câncer que supera as limitações de fusão estática e isolamento de informações em métodos existentes, integrando uma estratégia de reorganização aleatória de características e atenção cruzada regional para melhorar a generalização e a interação entre modalidades, conforme validado em conjuntos de dados de câncer de fígado e TCGA.
Este artigo propõe um novo framework que supera os desafios da heterogeneidade de dados na modelagem de frequência cardíaca, combinando dropout de recursos aleatórios, atenção histórica e aprendizado contrastivo para gerar representações unificadas e robustas, validadas pelo desempenho superior em um novo conjunto de dados benchmark chamado PARROTAO.
Este artigo apresenta o EHWGesture, um novo conjunto de dados multimodal e multi-visão que integra vídeos RGB-Profundidade, câmeras de eventos e rastreamento de marcadores para o reconhecimento de gestos clínicos e a avaliação da qualidade da execução.
O artigo apresenta o PCPO, um novo framework de otimização de política que resolve a instabilidade no treinamento de modelos de geração de imagem ao impor uma atribuição de crédito proporcional entre os timesteps, resultando em convergência acelerada e qualidade de imagem superior ao mitigar o colapso do modelo.
Este trabalho propõe o RobustVLA, um modelo de Visão-Linguagem-Ação que melhora significativamente a robustez contra perturbações multimodais através de otimização offline e seleção adaptativa de ruído, superando os modelos existentes tanto em simulação quanto em robôs reais com poucos dados.
O artigo apresenta o DeLTa, um novo framework que integra estimativa de profundidade, pose 6D e planejamento guiado por linguagem para permitir a manipulação precisa de longo prazo de objetos transparentes novos a partir de uma única demonstração, superando as limitações de generalização e precisão dos métodos existentes.
Este artigo apresenta o Spatial-DISE, um benchmark unificado e um conjunto de dados escaláveis baseados em uma taxonomia cognitiva que avalia a capacidade de raciocínio espacial de modelos de linguagem visuais, revelando uma lacuna significativa entre o desempenho atual das máquinas e a competência humana, especialmente em tarefas intrínsecas dinâmicas e multi-etapa.
O artigo apresenta o UniGenBench++, um novo benchmark unificado e multilíngue para avaliação semântica de geração de imagens a partir de texto, que supera as limitações de diversidade e granularidade dos trabalhos existentes ao oferecer 600 prompts hierárquicos cobrindo 27 critérios de avaliação e um pipeline automatizado para testes robustos de modelos.
O artigo apresenta o egoEMOTION, o primeiro conjunto de dados que combina sinais visuais egocêntricos e fisiológicos com autorrelatos densos de emoção e personalidade para estabelecer novos benchmarks em tarefas de reconhecimento afetivo e inferência de traços em cenários do mundo real.
Este trabalho apresenta um novo framework que integra dados acústicos e visuais para localizar eventos sonoros cirúrgicos em 3D e gerar representações multimodais dinâmicas de cenas cirúrgicas, visando aprimorar a compreensão contextual de sistemas cirúrgicos inteligentes.
O artigo apresenta o SpecAware, um modelo fundamental inovador que unifica a aprendizagem multi-sensorial em mapeamento de sensoriamento remoto hiperespectral através de uma arquitetura baseada em hiper-rede capaz de integrar atributos de sensores e conteúdo de imagem para superar a heterogeneidade dos dados, apoiado pelo novo conjunto de dados de pré-treinamento Hyper-400K.