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SE-MoLoRA: Shared-Expert LoRA Adapters for Domain-Specific Photographic Assessment

SE-MoLoRA：用于特定领域摄影评估的共享专家LoRA适配器

Bishwash Khanal, Anlan Zhang, Sasu Tarkoma, Tommi Mikkonen, Abhishek Kumar

机构 * Faculty of Information Technology（信息技术学院） ； University of Jyväskylä（于韦斯屈莱大学） ； Adobe Research（奥多比研究院） ； University of Helsinki（赫尔辛基大学） 纠错

AI总结 本文提出SE-MoLoRA框架，通过共享LoRA专家与路由适配器解耦通用摄影知识和专业判断，在摄影评论生成任务上显著提升BERTScore-F1，且更受偏好、参数更少。

MV2: Multi-View Multi-Vehicle Driving Dataset for Novel View Synthesis

MV2：用于新视角合成的多视角多车辆驾驶数据集

Sanjay Bhargav Dharavath, Hanvitha Saraswathi Mukkamala, Faizan Farooq Khan, Ioannis Kakogeorgiou, Aditya Arun, C V Jawahar, Zakaria Laskar

机构 * International Institute of Information Technology, Hyderabad（海得拉巴国际信息技术学院） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学） ； IIT, National Centre for Scientific Research “Demokritos”（德谟克利特国家科学研究中心 IIT） ； Adobe MDSR, India（奥多比印度MDSR部门） ； Indian Institute of Science Education and Research, Thiruvananthapuram（特里凡得琅印度科学教育与研究学院） 纠错

AI总结 针对驾驶场景新视角合成的难题，提出含50个场景12000张图像的MV2多车辆数据集，经严格配准验证，基准测试显示视角差异增大NVS性能下降，前馈位姿估计器弱于优化方法。

Comments 38 pages, 25 figures, ECCV 2026 accepted paper