视觉大模型 / VLM

Cultural Moment Benchmark: Evaluating Video Cultural Reasoning and Grounding in Southeast Asia

文化时刻基准：评估东南亚视频文化推理与定位

Burak Satar, Zhixin Ma, Cheng Yu-Tong, Huy Hoang Tran, Phuong Anh Nguyen, Chong-Wah Ngo

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； VNU-HCM（胡志明市国家大学） 纠错

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

AI总结 该研究推出东南亚文化时刻基准CMB，通过三阶段评估视觉-语言模型的文化理解能力，发现模型跨阶段能力未完全级联，音频在非拉丁文字国家多为干扰，专家对邻国概念的识别也不及随机水平。

Comments Accepted to EMNLP 2026 Main Conference, https://culturalmoment-benchmark.github.io/

Grounding LTL Tasks in Sub-Symbolic RL Environments for Zero-Shot Generalization

在子符号强化学习环境中将LTL任务接地以实现零样本泛化

Matteo Pannacci, Andrea Fanti, Elena Umili, Roberto Capobianco

机构 * Sapienza University of Rome（萨皮恩扎大学罗马分校） ； Sony AI（索尼人工智能） 纠错

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

AI总结 本文提出在子符号强化学习环境中通过联合训练多任务策略和符号接地器，实现LTL任务的零样本泛化。

From Prompts to Pavement Through Time: Temporal Grounding in Agentic Scene-to-Plan Reasoning

从提示到路面通过时间：代理场景到计划推理中的时间定位

Ahmed Y. Gado, Omar Y. Goba, Alaa Hassanein, Catherine M. Elias, Ahmed Hussein

机构 * Computer Science & Engineering Department, German University in Cairo (GUC), Egypt（德国亚历山大大学（GUC）计算机科学与工程系，埃及） ； C-DRiVeS Lab: Cognitive Driving Research in Vehicular Systems, Cairo, Egypt（认知驾驶系统实验室，埃及开罗，C-DRiVeS） ； M.Eng. Robotics Candidate at Deggendorf Institute of Technology, Germany（德国德格多夫技术学院机器人硕士候选人） ； IAV GmbH, Berlin, Germany（德国柏林IAV GmbH公司） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了在代理间通信中引入时间条件是否能保持或增强推理的一致性，而不会降低语义或逻辑一致性，并通过BDD-X数据集的curated子集评估了三种具有递增时间整合的规划器架构。结果表明，时间条件改变了推理风格，但并未在标准NLP正确性指标上产生统计显著改进，但定性分析揭示了预测危险推理、稳定纠正行为和战略分歧。

From Semantic Grounding to Decision Optimization: A Unified Framework for Long-Horizon UAV Vision-Language Navigation

从语义接地到决策优化：面向长 horizon 无人机视觉语言导航的统一框架

Zeyuan Ma, Jiaxin Chen, Di Huang

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文针对无人机视觉语言导航的现有问题，提出统一语义到决策框架，经实验在AerialVLN和OpenFly基准上达到SOTA性能。

Comments 10 pages, 5 figures. Accepted at ACM Multimedia 2026 (MM '26)

Symbol Grounding in Neuro-Symbolic AI: A Gentle Introduction to Reasoning Shortcuts

神经符号AI中的符号接地：推理快捷方式的入门介绍

Emanuele Marconato, Samuele Bortolotti, Emile van Krieken, Paolo Morettin, Elena Umili, Antonio Vergari, Efthymia Tsamoura, Andrea Passerini, Stefano Teso

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； Sapienza University of Rome（罗马大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Huawei Labs（华为实验室） 纠错

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

AI总结 本文探讨神经符号AI中推理快捷方式的问题，分析其成因与影响，并提供解决方法与策略，以提升模型的可靠性和可信度。

Comments Published on JAIR (Integration of Logical Constraints in Deep Learning special track)

Abduction Without a Body? Representational Grounding and the Abduction Loop for Scientific Hypothesis Generation

无实体的溯因推理？科学假说生成的表征奠基与溯因循环

Michael Farmer

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

AI总结 本文提出无需实体的科学溯因推理，构建含弃权机制的溯因循环架构，以惯例空间解决跨领域检索难题，通过案例抽象架构并提出DAB-30基准作为评估方案。

Comments 20 pages, 4 figures. DAB-30 execution reported in companion paper

RadPRISM: Schema-stratified radiology-report supervision for concept-disentangled image representations and visual grounding

RadPRISM：用于概念解耦图像表示与视觉定位的模式分层放射学报告监督方法

Fabian Drexel, Marlene Fritzsche, Era Stambollxhiu, Miriam Kumpf, Lena Schmitzer, Lea Schumann, Jannik Kahmann, Friedrich Puttkammer, Johannes Moll, Jannik Lübberstedt, Zeineb Ben Chaaben, Anirudh Narayanan, Cosmin I. Bercea, Sebastian Ziegelmayer, Marcus R. Makowski, Daniel Rueckert, Lisa C. Adams, Keno K. Bressem

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学（TUM）） ； TUM University Hospital（慕尼黑工业大学医院） ； Technical University of Munich, School of Medicine and Health（慕尼黑工业大学医学与健康学院） ； Klinikum rechts der Isar（右伊萨尔医院） ； Charité – Universitätsmedizin Berlin（柏林夏里特医学院） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） ； Humboldt Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心（MCML）） ； University Hospital Essen (AöR)（埃森大学医院（AöR）） ； Institute for Artificial Intelligence in Medicine (IKIM)（医学人工智能研究所（IKIM）） ； Institute of Interventional and Diagnostic Radiology and Neuroradiology（介入与诊断放射学及神经放射学研究所） ； National Center for Tumor Diseases West（西部肿瘤疾病国家中心） 纠错

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

AI总结 RadPRISM将放射学模式作为分层轴，通过专用视觉子空间对齐临床概念，提升零样本分类与视觉定位性能，实现可透明检查的概念解耦医学图像表示。

SAGA: Schema-Aware Grounding for Agentic Text-to-SPARQL Generation

SAGA：用于智能文本到SPARQL生成的模式感知基础

Yiming Zhang, Koji Tsuda

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

AI总结 研究复杂知识库问答中语义解析范式，针对现有智能体类型盲基础问题，提出无训练框架SAGA，通过模式约束基础操作，维护类型状态，过滤候选属性，以紧凑格式呈现图模式，在多基准设置上取得优异成绩。

Enhancing Small Language Models Reasoning through Knowledge Graph Grounding

通过知识图谱基础增强小型语言模型推理

Dimitrios Kelesis, Konstantinos Bougiatiotis, Georgios Paliouras

机构 * Institute of Informatics and Telecommunications, National Center for Scientific Research “Demokritos（信息与电信研究所，国家科学研究中心“德谟克利特”） 纠错

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

AI总结 研究利用神经符号智能框架增强小型语言模型推理能力，通过特定工具调用转变模型，在两种场景下评估，发现虽提示提升性能，但受提取瓶颈等限制，还存在“干扰效应”，刻画了挑战并提供迭代验证路线图。

Comments Presented at the 2nd Causal Neuro-symbolic Artificial Intelligence (Causal NeSy): Toward Agentic LLMs with Neuro-Symbolic and Graph Based Reasoning Workshop @ ESWC2026

Unleashing Multimodal Large Language Models for Training-free HOI Detection in the Wild

释放多模态大语言模型用于野外无训练的人机交互检测

Ting Lei, Jialin Liu, Zhu Xu, Yuxin Peng, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对传统人机交互检测方法在开放世界和组合场景中泛化能力受限的问题，提出无训练的AgentHOI框架，利用基础模型多模态推理能力，通过上下文感知多轮推理和多方面交互定位机制，在实际场景中取得优于现有监督和弱监督方法的性能。

ScanFocus: A Coarse-to-Fine Framework for Spatio-Temporal Video Grounding

ScanFocus：一种用于时空视频定位的从粗到细框架

Kai Chen, Ming Dai, Wenxuan Cheng, Wankou Yang

机构 * Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 研究时空视频定位问题，提出ScanFocus从粗到细框架，利用统一融合编码器和轻量级模块生成粗略提议，再用语义引导时间聚合器恢复细节，实验表明该方法性能优于以往方法。

Comments this paper has already been accepted by ECCV 2026

Accuracy Without Grounding: Diagnosing Visual Dependency Dissociation in Video LLM Benchmarks

无需基础的准确性：诊断视频语言模型基准测试中的视觉依赖解离

Jae Joong Lee

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 研究视频语言模型基准测试中视觉依赖问题，引入视觉依赖差距（VDG），通过实验表明准确性与视觉依赖可分离，任务类型排名稳定，帧多样性贡献大，H.264实验有新发现，VDG可作标准审查，推动相关研究。

Comments Accepted, ACM International Conference on Multimedia 2026 (ACM MM)

Specification Grounding Drives Test Effectiveness for LLM Code

规范基础驱动大语言模型代码测试有效性

Amin Haeri, Mahdi Ghelichi

机构 * TD Bank（TD银行） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型代码测试，固定测试器等因素，仅改变一条提示行来隔离规范基础对测试效果的影响。发现规范基础是测试有效性的主要驱动因素，能提高代码正确性、灵敏度和精度，降低误报率，在不同模型和供应商中都有此效果，在算法问题上无影响。

Rethinking Visual Autoregressive Sampling with Information-Grounding Guidance

基于信息基础引导的视觉自回归采样再思考

Ky Dan Nguyen, Hoang Lam Tran, Anh-Dung Dinh, Daochang Liu, Weidong Cai, Xiuying Wang, Chang Xu

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

AI总结 研究基于下一尺度预测的自回归模型在图像生成中因信息不一致致引导信号分散问题，提出信息基础引导（IGG）框架，通过动态加权将引导锚定到语义重要令牌，在相关任务中生成更优图像，有效纠正基于AR的方法。

Comments Accepted to The Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026); 15 pages, 7 figures

Detecting Hallucinations in Retrieval-Augmented Generation through Grounding-Aware Sensitivity by Perturbation (GASP)

通过扰动的基于接地感知敏感性检测检索增强生成中的幻觉（GASP）

Mohamed Aly Bouke

机构 * Centre for Intelligent Cloud Computing, CoE for Advanced Cloud, Faculty of Information Science and Technology, Multimedia University（智能云计算中心、高级云研究中心、信息科学与技术学院、多媒体大学） 纠错

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

AI总结 研究检索增强生成中幻觉检测问题，提出GASP方法，通过固定答案重新打分，衡量对数似然下降和Jensen-Shannon散度，评估显示其在RAGTruth上效果显著，信号能转移到TofuEval。

Comments 23 pages, 9 figures, 15 tables

KG-TRACE: A Neuro-Symbolic Framework for Mechanistic Grounding in Antimicrobial Resistance Prediction

KG-TRACE：一种用于抗菌素耐药性预测的机制性基础神经符号框架

Naman Garg, Sarika Jain, Sourav Yadav, Bharat K. Bhargava, Ghanapriya Singh, Abhishek Srivastava, Parimal Kar

机构 * National Institute of Technology Kurukshetra（国立库鲁克舍特拉理工学院） ； Indian Institute of Information Technology Manipur（印度曼尼普尔信息技术学院） ； Purdue University（普渡大学） ； Indian Institute of Technology Indore（印度印多尔理工学院） 纠错

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

AI总结 提出KG-TRACE神经符号框架，融合WHO突变知识图谱与神经基因组模型，通过认知信任门动态加权，在结核分枝杆菌数据集上实现高准确率，并引入生物学基础比率（BGR）量化神经归因与生物学的对齐。

Comments 8 pages, 3 figures, conference

Towards One-to-Many Temporal Grounding

面向一对多时间定位

Qi Xu, Yue Tan, Shihao Chen, Jiahao Meng, Anna Wang, Shunping Ji, Hao Fei, Jason Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对一对多时间定位（OMTG）任务，提出包含基准、数据集和奖励函数的系统解决方案，显著提升多段视频定位性能。

Comments Accepted to ICML'26

Dual-Channel Grounded World Modeling (DCGWM): Structural Prevention of Objective Interference Collapse via Heterogeneous External Grounding with Inward-Only Gradient Flow

双通道接地世界建模 (DCGWM)：通过异构外部接地与内向梯度流结构性防止目标干扰崩溃

Akshay Hazare

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出双通道接地世界建模（DCGWM），通过分区潜空间和内向梯度流，结构性防止联合嵌入预测架构中多目标接地导致的目标干扰崩溃。

Comments Position paper. Experimental validation in progress

NAVI-Orbital: First In-Orbit Demonstration of a Zero-Shot Vision-Language Model for Autonomous Earth Observation

NAVI-Orbital：用于自主地球观测的零样本视觉语言模型的首次在轨演示

Juan Manuel Delfa Victoria, Taran Cyriac John, Andrew W. Herson

机构 * NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL)（美国宇航局喷气推进实验室） ； Loft Orbital（Loft Orbital公司） 纠错

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

AI总结 本文介绍NAVI-Orbital系统，在低地球轨道卫星上首次实现视觉语言模型的自主多模态推理，通过语义压缩解决数据下传瓶颈。

Comments 17 pages, 47 figures

Theoretical Grounding of Out-Of-Distribution Detection With Reinforcement Learning Optimizer

基于强化学习优化器的分布外检测的理论基础

Salimeh Sekeh, Xin Zhang

机构 * San Diego State University（圣地亚哥州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种强化学习引导的优化器，通过修正梯度下降更新来降低语义分布外误报率，理论分析了模型变化和环境变化对泛化误差的影响。

Natural-Language Temporal Grounding in Hour-Long Videos is a Search Problem: A Benchmark and Empirical Decomposition

自然语言在小时级视频中的时间定位是一个搜索问题：基准与经验分解

Sukmin Seo, Geewook Kim

机构 * NAVER Cloud AI ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能系） 纠错

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

AI总结 针对小时级视频的自然语言时间定位，提出搜索是主要瓶颈而非识别，发布首个开放小时级定位基准ExtremeWhenBench，并通过检索-定位混合方法显著提升性能。

Comments 10 pages, 6 figures, Code and benchmark: https://github.com/naver-ai/ExtremeWhenBench

FADA: Accessible fetal ultrasound interpretation and annotation with a selectively distilled unified vision-language model

FADA: 可访问的胎儿超声解读与标注——基于选择性蒸馏的统一视觉-语言模型

Mahmood Alzubaidi, Uzair Shah, Raden Muaz, Ines Abbes, Nader Mohammed, Abdullatif Magram, Khalid Alyafei, Mowafa Househ, Marco Agus

机构 * Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） ； HMC（哈马德医疗公司） ； Advanced AlRazi Diagnostic Center（高级阿尔拉齐诊断中心） ； Sidra Medicine（锡德拉医学） 纠错

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

AI总结 提出统一视觉-语言模型FADA，通过选择性蒸馏从四个领域基础模型提取知识，实现胎儿超声的解读、分类、检测和分割，在单个消费级GPU上训练，无需外部标签，可在智能手机上离线运行。

From USD Scenes to Knowledge Graphs: Zero-Shot Ontology Grounding with LLMs

从USD场景到知识图谱：基于LLM的零样本本体接地

Jiangtao Shuai, Zongxiong Chen, Manfred Hauswirth, Sonja Schimmler

机构 * Technical University of Berlin（柏林工业大学） ； Fraunhofer FOKUS（弗劳恩霍夫开放通信系统研究所） 纠错

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

AI总结 研究利用大语言模型（LLM）零样本地将3D场景对象自动映射到本体类别，无需训练，在厨房场景中达到90-96%准确率，并揭示语义线索是关键。

Comments Accepted to the IEEE ICRA 2026 International Joint Workshop on Ontologies, Semantic Maps and Autonomous Robotics Standardization (J-WOSMARS 2026), Vienna, 2026

Hand Trajectory Fusion for Egocentric Natural Language Query Grounding

面向自我中心自然语言查询定位的手部轨迹融合

Enmin Zhong, Carlos R. del-Blanco, Fernando Jaureguizar, Narciso García

机构 * Grupo de Tratamiento de Imágenes (GTI), Information Processing and Telecommunications Center , ETSI Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid, Spain（图像处理小组（GTI）、信息处理与电信中心、电信工程学院、马德里理工大学、西班牙） 纠错

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

AI总结 针对自我中心视频中的自然语言查询定位任务，提出手部轨迹编码器与自适应门控交叉注意力融合方法，利用手部运动信息提升查询定位性能。

Comments Accepted for the poster session at the Egocentric Vision (EgoVis) Workshop in Conjunction with CVPR 2026

Knowing Isn't Understanding: Re-grounding Generative Proactivity with Epistemic and Behavioral Insight

知道不等于理解：用认知与行为洞察重新奠定生成式主动性

Kirandeep Kaur, Xingda Lyu, Chirag Shah

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 针对用户无法明确表达需求时的认知不完整问题，提出生成式主动性需要基于认知和行为双重约束来设计负责任的主动代理。

Comments 43 rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

JAEGER: Joint 3D Audio-Visual Grounding and Reasoning in Simulated Physical Environments

JAEGER：模拟物理环境中的联合3D音频-视觉定位与推理

Zhan Liu, Changli Tang, Yuxin Wang, Zhiyuan Zhu, Youjun Chen, Yiwen Shao, Tianzi Wang, Lei Ke, Zengrui Jin, Chao Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） 纠错

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

AI总结 提出JAEGER框架，通过集成RGB-D观测和多通道一阶环境声学，将音频-视觉大语言模型扩展到3D空间，实现联合空间定位与推理，并引入神经强度向量（Neural IV）提升声源方向估计的鲁棒性。

Comments Accepted to ICML 2026

MedVol-R1: Reward-Driven Evidence Grounding for Volumetric Reasoning Segmentation

MedVol-R1：基于奖励驱动的证据基础用于体积推理分割

Zichun Wang, Hairong Shi, Bingzheng Wei, Yan Xu, Zihua Wang

机构 * School of Biological Science and Medical Engineering, Beihang University, Beijing, China（生物科学与医学工程学院，北京航空航天大学） ； Center for Information and Computer Science, School of Science for Open and Environmental Systems, Graduate School of Science and Technology, Keio University, Kanagawa, Japan（信息与计算机科学中心，开放与环境系统科学学院，科技研究生学校，东京大学，神奈川，日本） ； Bytedance Inc., China（字节跳动公司，中国） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国） 纠错

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

AI总结 提出MedVol-R1框架，通过强化学习将临床推理解耦为可验证的2D证据锚点，再传播为3D掩膜，实现体积推理分割，在多个基准上达到最优性能。

AnchorDiff: Training-Free Concept Grounding for MM-DiTs via Anchor-Based Graph Propagation

AnchorDiff: 基于锚点图传播的无训练概念定位用于多模态扩散Transformer

Jian Zhang, Zhijun Zhang

机构 * School of Automation Science and Engineering（自动化科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出AnchorDiff方法，通过锚点选择和混合图传播解耦语义定位与结构细化，解决多模态扩散Transformer中视觉混淆概念间的概念泄漏问题。

Rethinking Weakly-supervised Video Temporal Grounding From a Game Perspective

从博弈视角重新思考弱监督视频时间定位

Xiang Fang, Zeyu Xiong, Wanlong Fang, Xiaoye Qu, Chen Chen, Jianfeng Dong, Keke Tang, Pan Zhou, Yu Cheng, Daizong Liu

机构 * Hubei Key Laboratory of Distributed System Security（湖北分布式系统安全重点实验室） ； Hubei Engineering Research Center on Big Data Security（大数据安全工程研究中心） ； School of Cyber Science and Engineering（网络安全科学与工程学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Central Florida（佛罗里达中央大学） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） ； Guangzhou University（广州大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文从博弈论视角出发，通过多元合作博弈建模帧与词的不确定对应关系，实现多级跨模态交互，从而在弱监督下提升视频时间定位的准确性。

Comments Published in ECCV 2024

You Can Ground Earlier than See: An Effective and Efficient Pipeline for Temporal Sentence Grounding in Compressed Videos

你可以比看见更早定位：一种用于压缩视频中时序句子定位的高效流程

Xiang Fang, Daizong Liu, Pan Zhou, Guoshun Nan

机构 * The Hubei Engineering Research Center on Big Data Security, School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（大数据安全湖北工程研究中心，网络安全科学与工程学院，华中科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出一种三分支压缩域时空融合框架（TCSF），直接从压缩视频中提取I帧、运动向量和残差特征，实现高效准确的时序句子定位。

Comments Accepted by CVPR 2023