National University of Singapore（新加坡国立大学）

CellMamba: Adaptive Mamba for Accurate and Efficient Cell Detection

CellMamba: 适应性Mamba用于准确且高效的细胞检测

Ruochen Liu, Yi Tian, Jiahao Wang, Hongbin Liu, Xianxu Hou, Jingxin Liu

机构 * Faculty of Science and Engineering University of Liverpool（科学与工程学院，利物浦大学） ； Yong Loo Lin School of Medicine National University of Singapore（国立新加坡大学 Yong Loo Lin 医学院） ； School of AI and Advanced Computing Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学人工智能与先进计算学院） 纠错

AI总结 CellMamba通过轻量且准确的一阶段检测器，结合新颖的TMAC模块和自适应Mamba头，实现高分辨率细胞检测的高效与高精度。

Comments 36th British Machine Vision Conference (BMVC 2025)

UltraShape 1.0: High-Fidelity 3D Shape Generation via Scalable Geometric Refinement

UltraShape 1.0：通过可扩展的几何细化实现高保真的3D形状生成

Tanghui Jia, Dongyu Yan, Dehao Hao, Yang Li, Kaiyi Zhang, Xianyi He, Lanjiong Li, Yuhan Wang, Jinnan Chen, Lutao Jiang, Qishen Yin, Long Quan, Ying-Cong Chen, Li Yuan

机构 * Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院） ； The Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） 纠错

AI总结 UltraShape 1.0通过可扩展的几何细化方法实现高质量3D形状生成，采用两阶段流程提升几何质量，支持公开数据集的精细化处理。

Comments 14 pages, 10 figures, Technical Report,

Multi-Part Object Representations via Graph Structures and Co-Part Discovery

通过图结构和共部发现实现多部件对象表示

Alex Foo, Wynne Hsu, Mong Li Lee

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于图结构和共部发现的方法，用于提高多部件对象识别的鲁棒性和泛化能力。

LIBERO-Plus: In-depth Robustness Analysis of Vision-Language-Action Models

LIBERO-Plus：视觉-语言-动作模型的深入鲁棒性分析

Senyu Fei, Siyin Wang, Junhao Shi, Zihao Dai, Jikun Cai, Pengfang Qian, Li Ji, Xinzhe He, Shiduo Zhang, Zhaoye Fei, Jinlan Fu, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 LIBERO-Plus研究了视觉-语言-动作模型在七个维度上的鲁棒性，发现模型对摄像机视角和机器人初始状态等扰动极度敏感，但对语言指令变化不敏感，挑战了高基准分数代表真正能力的假设。