CVPR

Attention Consistent Longitudinal Medical Visual Question Answering Guided by Vision Foundation Models

基于视觉基础模型的注意力一致纵向医学视觉问答

Jialin Wu, Qianru Zhang, Georges El Fakhri, Xiaofeng Liu

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Yale Biomedical Imaging Institute（耶鲁大学生物医学成像研究所） 纠错

AI总结 提出一种注意力引导的编码器-解码器框架，通过轻量级配准和自适应掩码生成，结合辅助损失函数，实现胸部X光片的纵向医学视觉问答，在Medical-Diff-VQA基准上取得优异性能。

Comments Accepted to CVPR 2026 Workshop PHAROS-AIF-MIH

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026, pp. 6448-6458

Differences in Detection: Explainability Where it Matters

检测中的差异：可解释性在关键之处

Johannes Theodoridis, Johannes Maucher, Andreas Schilling

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Institute for Applied AI（应用人工智能研究所） ； Hochschule der Medien Stuttgart（斯图加特媒体大学） 纠错

AI总结 提出DnD方法，通过匹配算法直接比较两个目标检测模型，揭示个体与共享错误，并引导可解释性方法聚焦于度量相关示例。

Comments Accepted to IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops 2026 - How Do Vision Models Work? (HOW)

ExMesh: EXplicit Mesh Reconstruction with Topology Adaptation

ExMesh: 具有拓扑自适应的显式网格重建

Chuanjin Fan, Lifan Wu, Wenjie Chang, Hanzhi Chang, Wenfei Yang, Tianzhu Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National Key Laboratory of Deep Space Exploration, Deep Space Exploration Laboratory（国家空间科学探测重点实验室，深空探测实验室） 纠错

AI总结 提出ExMesh框架，通过可微优化与离散拓扑更新直接优化显式网格，引入自适应顶点分裂合并和实时UV维护，实现从粗到细的优化，兼顾精度、效率和网格简洁性。

Comments Accepted at the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026 (CVPR 2026)

Geometric-Aware Hypergraph Reasoning for Novel Class Discovery in Point Cloud Segmentation

几何感知超图推理用于点云分割中的新类别发现

Zihao Zhang, Aming Wu, Yang Li, Yahong Han, Jialie Shen

机构 * School of Artificial Intelligence, College of Intelligence and Computing, Tianjin University（人工智能学院、智能计算学院、天津大学） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（计算机科学与信息工程学院、合肥工业大学） ； Department of Computer Science City St George’s, University of London（伦敦大学城市圣乔治学院计算机科学系） 纠错

AI总结 提出超图框架建模高阶关联，结合几何感知原型，实现点云分割中从已知到新类别的协同推理，提升分割精度。

Comments Accepted to the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026

MotionEnhancer: Leveraging Video Diffusion for Motion-Enhanced Vision-Language Models

MotionEnhancer: 利用视频扩散模型增强运动感知的视觉-语言模型

Yifan Xu, Chao Zhang, Ruifei Ma, Fei Gao, Zhifei Yang, Jiaxing Qi, Zhipeng Chen

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北航计算机科学与工程学院） ； Beijing Digital Native Digital City Research Center（北京数字原生数字城研究中心） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） 纠错

AI总结 提出MotionEnhancer，通过从视频扩散模型中提取运动先验并利用注意力对齐增强视觉-语言模型的运动理解能力，无需额外参数或架构修改，在运动级视频理解基准上取得一致提升。

Comments Accepted by CVPR 2026