Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

Improving Few-Shot Change Detection Visual Question Answering via Decision-Ambiguity-guided Reinforcement Fine-Tuning

通过决策模糊性引导的强化微调提升少样本变化检测视觉问答

Fuyu Dong, Ke Li, Di Wang, Nan Luo, Yiming Zhang, Kaiyu Li, Jianfei Yang, Quan Wang

机构 * School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Department of Mathematics, University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校数学系） ； School of Software Engineering, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） 纠错

AI总结 DARFT通过决策模糊性引导的强化微调提升CDVQA的判别性和鲁棒性，尤其在少样本场景中表现优异。

VADTree: Explainable Training-Free Video Anomaly Detection via Hierarchical Granularity-Aware Tree

VADTree: 通过分层粒度感知树实现可解释的无训练视频异常检测

Wenlong Li, Yifei Xu, Yuan Rao, Zhenhua Wang, Shuiguang Deng

机构 * School of Software, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件学院） ； China Railway Xi’an Group（中国铁路西安集团） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 VADTree通过分层粒度感知树结构实现无训练视频异常检测，利用预训练模型知识和多维先验提升异常感知与推理能力。

Comments NeurIPS 2025 poster

Towards Comprehensive Interactive Change Understanding in Remote Sensing: A Large-scale Dataset and Dual-granularity Enhanced VLM

迈向遥感中全面交互变化理解：一个大规模数据集和双粒度增强VLM

Junxiao Xue, Quan Deng, Xuecheng Wu, Kelu Yao, Xinyi Yin, Fei Yu, Wei Zhou, Yanfei Zhong, Yang Liu, Dingkang Yang

机构 * Research Center for Space Computing System, Zhejiang Lab（浙江省实验室空间计算系统研究中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Cyber Science and Engineering, Zhengzhou University（郑州大学网络科学与工程学院） ； Liaoning University of Technology（辽宁科技学院） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（卡迪夫大学计算机科学与信息学院） ； State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (LIESMARS), Wuhan University（武汉测绘遥感与信息工程国家重点实验室（LIESMARS）） ； College of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） 纠错

AI总结 本文提出ChangeIMTI数据集和ChangeVG模型，通过双粒度增强方法提升遥感图像变化理解的准确性和交互性。

Comments Junxiao Xue, Quan Deng, and Xuecheng Wu deserve equal contributions

HIDFlowNet: A Flow-Based Deep Network for Hyperspectral Image Denoising

HIDFlowNet: 一种基于流的深度网络用于超光谱图像去噪

Qizhou Wang, Li Pang, Xiangyong Cao, Zhiqiang Tian, Deyu Meng

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 HIDFlowNet是一种基于流的深度网络，通过分离低频和高频信息来提升超光谱图像去噪性能。

Comments 29 pages, 8 figures

PharmaShip: An Entity-Centric, Reading-Order-Supervised Benchmark for Chinese Pharmaceutical Shipping Documents

PharmaShip: 一种以实体为中心、受阅读顺序监督的中文制药运输文件基准数据集

Tingwei Xie, Tianyi Zhou, Yonghong Song

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（软件工程学院，西安交通大学） 纠错

AI总结 PharmaShip通过引入以实体为中心的基准数据集，评估文本布局模型在噪声环境下的表现，强调阅读顺序正则化对提升实体识别和关系抽取效果的重要性。

Comments 5 pages, 4 figures