视觉大模型 / VLM

Multi-Stage VLM Pipeline for Zero-Shot Traffic Accident Understanding

用于零样本交通事故理解的多阶段VLM流水线

Fumiya Tatematsu, Fumihiko Takahashi

机构 * GO Drive Inc（GO Drive公司） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,title_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一个三阶段VLM流水线，在冻结的Qwen3-VL-32B-Instruct和235B MoE模型上实现零样本交通事故预测，通过9:1融合和车辆检测对齐赢得CVPR 2026 ACCIDENT挑战赛。

Comments Accepted at the AUTOPILOT Workshop, CVPR 2026 (non-archival). Workshop Paper ID 13. Code: https://github.com/fuumin621/cvpr2026-accident-1st-place-solution

CPPO: Contrastive Perception Policy Optimization for VLM Agents

CPPO: 面向VLM智能体的对比感知策略优化

Ahmad Rezaei, Mohsen Gholami, Saeed Ranjbar Alvar, Kevin Cannons, Mohammad Asiful Hossain, Zhou Weimin, Yong Zhang, Mohammad Akbari

机构 * Huawei Technologies Canada Co. Ltd.（华为技术加拿大有限公司） ； Huawei Cloud（华为云） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,title_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种自监督的对比感知策略优化方法CPPO，通过对比感知损失增强视觉语言模型的视觉基础能力，无需额外模型或标注，在感知关键任务中优于现有方法。

CNNs, Transformers, Hybrid, and Vision Language Models for Skin Cancer Detection

用于皮肤癌检测的CNN、Transformer、混合模型和视觉语言模型

Durjoy Dey, Yuhong Yan, Hassan Hajjdiab

机构 * Department of Computer Science and Software Engineering, Concordia University, Montreal, Canada（计算机科学与软件工程系，康科迪亚大学，加拿大蒙特利尔） ； Ebovir Biotechnologie Inc., Montreal, Canada（Ebovir生物技术公司，加拿大蒙特利尔） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)；vision language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文在PAD-UFES-20数据集上统一评估了12种深度学习模型（包括CNN、ViT、混合卷积Transformer和视觉语言模型），结果表明混合模型和基于SigLIP的VLM在排名性能和临床相关操作点之间取得了最佳平衡。

Comments 13 pages, 3 figures, accepted at ICPRAI 2026, The Fifth International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence. To appear in Lecture Notes in Computer Science

Mitigating Mask Prior Drift and Positional Attention Collapse in Large Diffusion Vision-Language Models

缓解大扩散视觉-语言模型中的遮蔽先验漂移和位置注意力崩溃

Sujung Hong, Chanyong Yoon, Seong Jae Hwang

机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University, Seoul, Republic of Korea（首尔大学人工智能系） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(summary_cn,abstract)；vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文研究了大扩散视觉-语言模型在长形式生成中的重复生成和视觉 grounding 退化问题，提出了一种无需训练的解决方案来缓解遮蔽先验漂移和位置注意力崩溃。

From Failure to Feedback: Group Revision Unlocks Hard Cases in Object-Level Grounding

从失败到反馈：群体修订解锁对象级 grounding 的难题

Yuyuan Liu, Yiping Ji, Anjie Le, Jiayuan Zhu, Jiazhen Pan, Can Peng, Jiajun Deng, Fengbei Liu, Junde Wu

机构 * Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（阿德莱德大学人工智能研究所） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,title_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出群体修订优化方法，通过生成改进候选响应提升硬案例学习效果，改进奖励和优势函数以增强高质量修订影响，优于现有GRPO方法。

Comments 8 pages, 5 figures, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026

ViDR: Grounding Multimodal Deep Research Reports in Source Visual Evidence

ViDR：基于源视觉证据的多模态深度研究报告 grounding

Zhuofan Shi, Peilun Jia, Baoqin Sun, Haiyang Shen, Sixiong Xie, Yun Ma, Xiang Jing

机构 * School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； National Key Laboratory of Data Space Technology and System（数据空间技术与系统国家重点实验室） ； School of Software Engineering, Beijing Jiaotong University（北京交通大学软件学院） ； College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（湖南大学计算机科学与电子工程学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,title_cn)；VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 ViDR通过源视觉证据构建多模态深度研究报告框架，提升报告质量与证据可验证性。

Topo-R1: Detecting Topological Anomalies via Vision-Language Models

Topo-R1: 通过视觉-语言模型检测拓扑异常

Meilong Xu, Qingqiao Hu, Xiaoling Hu, Shahira Abousamra, Xin Yu, Weimin Lyu, Kehan Qi, Dimitris Samaras, Chao Chen

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School（麻省总医院和哈佛医学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文通过构建拓扑感知基准Topo-R1，评估视觉-语言模型在检测管状网络拓扑异常中的能力，发现现有模型缺乏拓扑感知，提出基于拓扑感知奖励的联合评分方法，显著提升模型在ID和OOD测试中的性能。

Comments 26 pages, 6 figures

EAGLE: Expert-Augmented Attention Guidance for Tuning-Free Industrial Anomaly Detection in Multimodal Large Language Models

EAGLE：专家增强的注意力引导用于多模态大语言模型中的无调优工业异常检测

Xiaomeng Peng, Xilang Huang, Seon Han Choi

机构 * Ewha Womans University（峨山女子大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(summary_cn,abstract)；multimodal large language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EAGLE通过整合专家异常检测器与冻结的MLLM，提出无调优框架，提升多模态大语言模型在工业异常检测中的准确率，且在MVTec-AD和VisA数据集上达到94.4%和88.1%的异常鉴别准确率。

A systematic evaluation of vision-language models for observational astronomical reasoning tasks

对视觉语言模型在观测天文学推理任务中的系统评估

Wenke Ren, Hengxiao Guo, Wenwen Zuo, Xiaoman Zhang

机构 * Shanghai Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences（上海天文台，中国科学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(summary_cn,abstract)；vision-language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文系统评估了视觉语言模型在观测天文学推理任务中的表现，发现模型性能依赖于模态，且物理知识 grounding 对提升准确性至关重要。

Comments 24 pages, 5 figures

Re:Verse -- Can Your VLM Read a Manga?

Re:Verse -- 能读懂漫画吗？

Aaditya Baranwal, Madhav Kataria, Naitik Agrawal, Yogesh S Rawat, Shruti Vyas

机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Indian Institute of Technology, Jodhpur（印度理工学院，朱达浦尔） ； Indian Institute of Technology, Varanasi（印度理工学院，瓦拉纳西） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,summary_cn)；vision language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文通过分析漫画叙事理解，揭示现有VLM在时间因果和跨面板连贯性上的不足，提出新的评估框架，系统研究长篇叙事理解能力。

Comments Accepted (oral) at ICCV (AISTORY Workshop) 2025

Journal ref 2025 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), pp. 3820-3830

SmoGVLM: A Small, Graph-enhanced Vision-Language Model

SmoGVLM：一种小型、图增强的视觉-语言模型

Debjyoti Mondal, Rituraj Singh, Subhadarshi Panda

机构 * Samsung R\&D Institute India-Bangalore 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SmoGVLM，一种结合图神经网络的视觉-语言模型，通过结构化知识提升小规模多模态推理性能，实验表明小型模型性能提升达16.24%。

Comments ICASSP 2026

Token-Based Affordance Grounding with Large Vision-Language Models

基于令牌的大型视觉语言模型的可供性基础

Seung Il Lee, Qinqian Lei, Daguang Xu, Dong Yang, Robby T. Tan, Yixin Chen, Bo Wang

机构 * University of Mississippi（密西西比大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；grounding(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究旨在解决现有视觉语言模型在行动定位上的问题，提出TokAG零样本可供性基础框架，利用令牌级语义空间信号定位相关区域，引入空间感知令牌选择机制，在多基准测试中优于先前方法。

Comments Accepted to ECCV 2026

HiVLA: A Visual-Grounded-Centric Hierarchical Embodied Manipulation System

HiVLA：一种以视觉为基础的分层具身操作系统

Tianshuo Yang, Guanyu Chen, Yutian Chen, Zhixuan Liang, Yitian Liu, Zanxin Chen, Chunpu Xu, Haotian Liang, Jiangmiao Pang, Yao Mu, Ping Luo

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(summary_cn,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 HiVLA提出一种分层框架，将高层语义规划与底层动作控制解耦，通过视觉 grounding 和 Diffusion Transformer 专家提升机器人操作能力，实验证明其在长时序技能组合和精细操作中表现优异。

Comments Project Page: https://tianshuoy.github.io/HiVLA-page/

OmniDrive-R1: Reinforcement-driven Interleaved Multi-modal Chain-of-Thought for Trustworthy Vision-Language Autonomous Driving

OmniDrive-R1: 基于强化学习的交错多模态链式推理用于可信的视觉-语言自动驾驶

Zhenguo Zhang, Haohan Zheng, Yishen Wang, Le Xu, Tianchen Deng, Xuefeng Chen, Qu Chen, Bo Zhang, Wuxiong Huang

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tongji University（同济大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； MEGVII Technology（美科维七科技） ； AFARI 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(summary_cn,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出OmniDrive-R1，通过交错多模态链式推理机制统一感知与推理，引入强化驱动的视觉 grounding 能力，提升自动驾驶中的推理准确性和稳定性，实验显示其在DriveLMM-o1数据集上的表现显著优于基线模型。

First Logit Boosting: Visual Grounding Method to Mitigate Object Hallucination in Large Vision-Language Models

首个Logit提升：一种缓解大视觉-语言模型中物体幻觉的视觉 grounding 方法

Jiwoo Ha, Jongwoo Baek, Jinhyun So

机构 * DGIST EECS（大邱庆北科学技术院电子工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；grounding(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出FLB方法，通过存储首个生成token的logit并加到后续预测中，缓解大视觉-语言模型中的长期衰减问题，有效减少物体幻觉并保持视觉信息。

Comments 19 pages, 13 figures

MedGround: Bridging the Evidence Gap in Medical Vision-Language Models with Verified Grounding Data

MedGround: 通过验证的 grounding 数据弥合医学视觉-语言模型中的证据差距

Mengmeng Zhang, Xiaoping Wu, Hao Luo, Fan Wang, Yisheng Lv

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团 DAMO 院） ； Hupan Lab, Zhejiang Province（浙江省 Hupan 实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；grounding(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 MedGround通过生成高质量的医学指称 grounding 数据，提升视觉-语言模型在临床场景中的定位和泛化能力。

Comments 18 pages, 10 figures

Semantic-Drive: Democratizing Long-Tail Data Curation via Open-Vocabulary Grounding and Neuro-Symbolic VLM Consensus

语义驱动：通过开放词汇锚定和神经符号视觉语言共识民主化长尾数据整理

Antonio Guillen-Perez

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,abstract)；grounding(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 Semantic-Drive通过开放词汇锚定和神经符号视觉语言共识，提升自动驾驶中长尾数据整理的效率与隐私保护。

VFM-VLM: Vision Foundation Model and Vision Language Model based Visual Comparison for 3D Pose Estimation

基于视觉基础模型和视觉语言模型的3D姿态估计视觉比较：VFM-VLM

Md Selim Sarowar, Sungho Kim

机构 * Dept. of Electronic Engineering Yeungnam University Advanced Visual Intelligence Lab（电子工程系 韩国又南大学 高级视觉智能实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision language model(title,abstract)；VLM(title)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文比较了基于CLIP和DINOv2的视觉模型在3D姿态估计中的性能，展示了两者在语义理解和几何精度上的互补优势，为机器人抓取应用提供了模型选择依据。

S$^2$-MLLM: Boosting Spatial Reasoning Capability of MLLMs for 3D Visual Grounding with Structural Guidance

S$^2$-MLLM：通过结构指导提升多模态大语言模型在3D视觉定位中的空间推理能力

Beining Xu, Siting Zhu, Zhao Jin, Junxian Li, Hesheng Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；MLLM(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 S$^2$-MLLM通过隐式空间推理提升多模态大语言模型在3D视觉定位中的空间推理能力，实现高效且准确的3D场景理解。

Comments 18 pages, 9 figures

Point-It-Out: Benchmarking Embodied Reasoning for Vision Language Models in Multi-Stage Visual Grounding

Haotian Xue, Yunhao Ge, Yu Zeng, Zhaoshuo Li, Ming-Yu Liu, Yongxin Chen, Jiaojiao Fan

机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；vision language model(title)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

Towards Understanding Visual Grounding in Visual Language Models

Georgios Pantazopoulos, Eda B. Özyiğit

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； Heriot-Watt University（赫瑞-沃德大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；visual language model(title)；vision language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

SeqVLM: Proposal-Guided Multi-View Sequences Reasoning via VLM for Zero-Shot 3D Visual Grounding

Jiawen Lin, Shiran Bian, Yihang Zhu, Wenbin Tan, Yachao Zhang, Yuan Xie, Yanyun Qu

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； School of Computer Science, Nanjing University（南京大学计算机科学学院） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室，厦门大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,abstract)；grounding(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

Time-R1: Post-Training Large Vision Language Model for Temporal Video Grounding

Ye Wang, Ziheng Wang, Boshen Xu, Yang Du, Kejun Lin, Zihan Xiao, Zihao Yue, Jianzhong Ju, Liang Zhang, Dingyi Yang, Xiangnan Fang, Zewen He, Zhenbo Luo, Wenxuan Wang, Junqi Lin, Jian Luan, Qin Jin

机构 * AIM3 Lab, Renmin University of China（中国人民大学AIM3实验室） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司MiLM Plus） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；vision language model(title)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

Comments Project Page: https://xuboshen.github.io/Time-R1/

Your Large Vision-Language Model Only Needs A Few Attention Heads For Visual Grounding

Seil Kang, Jinyeong Kim, Junhyeok Kim, Seong Jae Hwang

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；grounding(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

Migician: Revealing the Magic of Free-Form Multi-Image Grounding in Multimodal Large Language Models

You Li, Heyu Huang, Chi Chen, Kaiyu Huang, Chao Huang, Zonghao Guo, Zhiyuan Liu, Jinan Xu, Yuhua Li, Ruixuan Li, Maosong Sun

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；multimodal large language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

Comments 21 pages, 8 figures

VLM-HOI: Vision Language Models for Interpretable Human-Object Interaction Analysis

Donggoo Kang, Dasol Jeong, Hyunmin Lee, Sangwoo Park, Hasil Park, Sunkyu Kwon, Yeongjoon Kim, Joonki Paik

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision language model(title,abstract)；VLM(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

Comments 18 pages

Parameter-Efficient Fine-Tuning Medical Multimodal Large Language Models for Medical Visual Grounding

Jinlong He, Pengfei Li, Gang Liu, Shenjun Zhong

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；multimodal large language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

Temporal Grounding of Activities using Multimodal Large Language Models

Young Chol Song

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；multimodal large language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

Q-GroundCAM: Quantifying Grounding in Vision Language Models via GradCAM

Navid Rajabi, Jana Kosecka

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；vision language model(title)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

Comments Accepted to CVPR 2024, Second Workshop on Foundation Models (WFM)

PG-Video-LLaVA: Pixel Grounding Large Video-Language Models

Shehan Munasinghe, Rusiru Thushara, Muhammad Maaz, Hanoona Abdul Rasheed, Salman Khan, Mubarak Shah, Fahad Khan

专题命中 视觉定位与Grounding ：LLaVA(title,abstract)；grounding(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

Comments Technical Report