ACM MM

Audio-to-Score Transcription using Pre-trained Features, Data Augmentation, and the New SheetSage-A2S Dataset

基于预训练特征、数据增强及新SheetSage-A2S数据集的音频转乐谱转录

Eoin Cummins, Zhongyi Huang, Alexandre D'Hooge, Zhuoru Mo, Yaolong Ju

机构 * University College Dublin（都柏林大学学院） ； Guangxi Normal University（广西师范大学） ； Great Bay University（大湾区大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

AI总结 该研究针对流行音乐音频转乐谱研究不足的问题，构建了SheetSage-A2S数据集，结合预训练模型MuQ与数据增强改进A2S方法，在古典与流行音乐基准上均取得优于现有技术的性能。

Comments Accepted at the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26)

VisCo: Leveraging Large Language Models as Intrinsic Encoders for Visual Token Compression

VisCo：利用大语言模型作为视觉令牌压缩的内在编码器

Yupeng Zheng, Kai Zou, Bin Liu, Nenghai Yu

AI总结 研究针对视觉语言模型处理视觉令牌时的高成本问题，提出训练高效的自压缩框架VisCo，将预训练VLM用作内在压缩器，通过参数共享自动编码器压缩视觉信息，实验证明其在压缩率上超先前方法，还能捕获互补表示改进基础模型。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Decoupled Similarity for Task-Aware Token Pruning in Large Vision-Language Models

解耦相似性用于大视觉-语言模型中的任务感知token剪枝

Kexin Ma, Jing Xiao, Chaofeng Chen, Geyong Min, Guibo Zhu, Jinqiao Wang, Liang Liao

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； University of Exeter（埃克塞特大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Xi'an University of Electronic Science and Technology（西安电子科技大学） 纠错

AI总结 本文提出DeSAP方法，通过解耦相似性实现精准任务感知token剪枝，提升大视觉-语言模型的效率与性能，实验表明在不同基准和架构上均优于现有方法。

Comments Accepted at ACM Multimedia 2026. Camera-ready version

TMTE: Effective Multimodal Graph Learning with Task-aware Modality and Topology Co-evolution

TMTE: 有效多模态图学习中的任务感知模态与拓扑共进化

Yinlin Zhu, Xunkai Li, Di Wu, Wang Luo, Miao Hu, Guocong Quan

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出TMTE框架，通过任务感知的模态与拓扑共进化方法，解决多模态图学习中图拓扑质量不足的问题，实现多视角度量学习与跨模态对齐，提升下游任务性能。

Comments Accepted by ACMMM 2026