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O artigo apresenta o OddGridBench, um benchmark controlado que revela a baixa sensibilidade dos Modelos de Linguagem Multimodal (MLLMs) a discrepâncias visuais finas, e propõe o OddGrid-GRPO, um framework de aprendizado por reforço que melhora significativamente essa capacidade através de aprendizado curricular e recompensas sensíveis à distância espacial.
Este artigo apresenta o benchmark STAR, um novo framework de avaliação multiagente que demonstra que a inteligência estratégica de Grandes Modelos de Linguagem em ambientes competitivos e dinâmicos depende não apenas da profundidade do raciocínio, mas também da capacidade de traduzir planos em ações rápidas, revelando uma lacuna significativa entre modelos de raciocínio profundo e modelos otimizados para velocidade em cenários de tempo real.
O artigo propõe a Calibração Espectral Preditiva (PSC), um framework sem fonte que estende o alinhamento de subespaço para correspondência espectral de blocos, melhorando a adaptação em tempo de teste para regressão de imagens sob mudanças de distribuição.
Este artigo propõe um framework de esteganografia de imagem robusto e comprovadamente seguro baseado em otimização iterativa no espaço latente, que melhora significativamente a precisão na extração de mensagens sob compressão e processamento de imagem sem comprometer a segurança teórica.
O artigo propõe o EPPINN, um novo framework de redes neurais informadas por física que integra aprendizado evidencial para quantificar incertezas e melhorar a precisão e confiabilidade da estimativa de parâmetros de perfusão em imagens de tomografia computadorizada para avaliação de AVC isquêmico agudo.
O artigo propõe o M3GCLR, um framework de aprendizado contrastivo baseado em teoria dos jogos que utiliza um modelo de jogo infinito de dados esqueléticos e otimização mini-max para superar limitações existentes na reconhecimento de ações baseado em esqueleto, alcançando desempenho superior a métodos atuais em conjuntos de dados padrão.
O artigo propõe o MIL-PF, um framework escalável que combina codificadores de modelos fundamentais congelados com uma cabeça de Aprendizado de Múltiplas Instâncias leve para classificação de mamografias, alcançando desempenho de ponta com redução significativa na complexidade de treinamento ao lidar com imagens de alta resolução e anotações limitadas.
O artigo apresenta o SinGeo, um framework inovador que utiliza aprendizado discriminativo dual e uma estratégia de aprendizado curricular para permitir que um único modelo realize geo-localização cruzada robusta em diversas condições de campo de visão, superando os métodos existentes e estabelecendo novos padrões de desempenho em benchmarks.
O artigo apresenta o EventVGGT, um novo framework que supera as limitações de consistência temporal na estimativa de profundidade baseada em eventos ao tratar o fluxo de eventos como uma sequência de vídeo coesa e distilar conhecimentos espaciais, temporais e geométricos do modelo VGGT através de uma estratégia tripla de distilação, resultando em desempenho superior e generalização zero-shot.
O artigo apresenta o MIDAS, um framework de esteganografia sem cobertura baseado em difusão e livre de treinamento que permite a ocultação de múltiplas imagens com controle de acesso específico por usuário, superando métodos existentes em qualidade, robustez e privacidade.
Este relatório apresenta o desafio ICDAR 2025 sobre Tradução de Imagem de Documento de Ponta a Ponta, que envolveu 69 equipes na tradução de textos em documentos com layouts complexos através de duas trilhas (com e sem OCR), demonstrando que abordagens com grandes modelos estabelecem um novo paradigma promissor para essa tarefa.
O artigo apresenta o YOLO-NAS-Bench, o primeiro benchmark de substituição para busca de arquitetura neural em detectores YOLO, que utiliza um mecanismo de autoevolução para aprimorar um preditor baseado em LightGBM, permitindo a descoberta eficiente de arquiteturas que superam os modelos oficiais YOLOv8 a YOLO12.
O artigo apresenta o FCDM, um modelo de difusão totalmente convolucional baseado no ConvNeXt que, ao utilizar apenas 50% dos FLOPs do DiT-XL/2, alcança desempenho competitivo com significativamente menos etapas de treinamento e maior eficiência, demonstrando que arquiteturas convolucionais modernas são uma alternativa viável e eficiente para a geração de imagens.
O artigo apresenta o RiO-DETR, o primeiro detector baseado em transformers capaz de realizar detecção de objetos orientados em tempo real, superando desafios como periodicidade angular e convergência lenta através de designs nativos de tarefa que estabelecem um novo equilíbrio entre velocidade e precisão.
O artigo apresenta o PromptDLA, um framework inovador de Análise de Layout de Documentos que utiliza um prompter sensível ao domínio e conhecimento descritivo como pistas para integrar priores específicos de cada domínio, superando as limitações da fusão direta de datasets e alcançando desempenho state-of-the-art em múltiplos benchmarks.
O artigo apresenta o CIGPose, um framework baseado em redes neurais gráficas e intervenção causal que elimina correlações espúrias do contexto visual para gerar estimativas de pose corporal inteira mais robustas e anatomicamente plausíveis, estabelecendo um novo estado da arte no conjunto de dados COCO-WholeBody.
O artigo apresenta o MetaDAT, um método de previsão de trajetória que combina um framework de meta-aprendizado para pré-treinamento e um mecanismo de atualização adaptativa de dados em tempo de teste, superando os métodos atuais ao lidar com mudanças de distribuição e garantindo alta precisão e eficiência em cenários desafiadores.
Este trabalho introduz o "Open-World Motion Forecasting", um novo cenário e framework de ponta a ponta para previsão de trajetória que supera as limitações de taxonomia fixa e percepção perfeita ao aprender continuamente novas classes de objetos a partir de imagens de câmera, mitigando o esquecimento catastrófico através de pseudo-rotulagem filtrada por modelos de linguagem visual e amostragem de replay baseada em variância de características.
O artigo apresenta o GIIM, uma abordagem baseada em grafos que melhora o diagnóstico médico automatizado ao modelar simultaneamente as dependências intra-visão e inter-visão das anomalias, garantindo robustez mesmo na presença de dados incompletos.
O artigo apresenta o OncoAgent, um agente de IA inovador que converte diretrizes clínicas textuais em contornos tridimensionais de volumes-alvo para radioterapia de forma zero-shot e sem treinamento, demonstrando desempenho superior e maior aceitação clínica em comparação a modelos supervisionados tradicionais.