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O artigo apresenta o DenoiseSplat, um método feed-forward de Gaussian Splatting que supera os limites de ruído em reconstrução 3D, utilizando um benchmark de grande escala e treinamento supervisionado apenas por renderizações 2D limpas para gerar cenas robustas a partir de imagens multiview ruidosas.
O artigo apresenta o SPR (See, Plan, Rewind), um modelo de visão-linguagem-ação que melhora a manipulação robótica ao monitorar o progresso do tarefa através de marcos espaciais, permitindo o planejamento de trajetórias e a recuperação automática de falhas, o que resulta em maior robustez e generalização em benchmarks desafiadores.
O artigo apresenta o IntroSVG, um framework que utiliza um modelo de linguagem visual unificado atuando como gerador e crítico em um ciclo fechado de "gerar-revisar-refinar", aprimorado por ajuste fino supervisionado e otimização direta de preferências, para superar as limitações dos métodos atuais de geração de SVGs a partir de texto ao incorporar feedback visual explícito.
O artigo apresenta o CLoE, um framework de aprendizado de consistência que utiliza objetivos de consistência global e regional entre especialistas para melhorar a segmentação de imagens médicas multimodais na presença de modalidades faltantes, garantindo robustez e precisão em estruturas críticas.
O artigo apresenta o NLiPsCalib, um framework de calibração eficiente e consistente com a física que utiliza estereoscopia fotométrica de luz próxima (NLiPs) e fontes de luz controláveis para permitir a reconstrução 3D de alta fidelidade em sensores visuotáteis curvos, simplificando o processo para poucos contatos com objetos cotidianos e reduzindo a barreira de entrada para o desenvolvimento de sensores personalizados.
O artigo apresenta o SpaceSense-Bench, um benchmark de grande escala e multimodal gerado em simulação de alta fidelidade que oferece dados sincronizados de RGB, profundidade e LiDAR com anotações densas para superar as limitações de dados reais e impulsionar a pesquisa em percepção e estimativa de pose de espaçonaves.
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.