CVPR

MFEN:Multi-Frequency Expert Network for Visible-Infrared Person Re-ID

MFEN：用于可见光-红外行人重识别的多频专家网络

Xulin Li, Yan Lu, Bin Liu, Qinhong Yang, Qi Chu, Tao Gong, Nenghai Yu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui Province Key Laboratory of Digital Security（安徽省数字安全重点实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出多频专家网络（MFEN），通过多频调制和混合专家设计自适应组合不同频带，结合随机频率增强和频率辅助优化，解决可见光-红外图像模态差异问题。

Comments CVPR Highlight

Metadata-Aware Multi-Prompt Reasoning for Zero-Shot Accident Understanding

元数据感知的多提示推理用于零样本事故理解

Tarandeep Singh, Soumyanetra Pal, Soham Biswas, Nishanth Chandran

机构 * Netradyne 纠错

AI总结 提出三阶段流水线，通过视觉-语言相似性、元数据驱动的多提示推理和开放词汇检测，实现零样本事故视频的时序定位、语义分类和空间定位，显著提升性能。

Comments Accepted at the AUTOPILOT Workshop, CVPR 2026 (non-archival). Workshop Paper ID 15

AutoMine Solution for AV2 2026 Scenario Mining Challenge

AutoMine 解决方案：面向 AV2 2026 场景挖掘挑战

Songliang Cao, Jiele Zhao, Yuru Wang, Hao Li, Daqi Liu, Zehan Zhang, Fangzhen Li, Yu Wang, Yue Zhang, Bing Wang, Guang Chen, Hao Lu, Hangjun Ye

机构 * Xiaomi EV（小米汽车） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出基于 LLM 和 VLM 的自优化场景挖掘方法 AutoMine，通过语义保持提示增强、鲁棒轨迹原子函数与 VLM 函数结合以及执行反馈优化，在 CVPR 2026 挑战赛中取得领先性能。

Comments CVPR 2026 Scenario Mining Challenge (Temporal Track Winners)

Information-Theoretic Decomposition for Multimodal Interaction Learning

多模态交互学习的信息论分解

Zequn Yang, Yake Wei, Haotian Ni, Zhihao Xu, Di Hu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China, Beijing（中国人民大学人工智能学院，北京） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models（北京大模型研究关键实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search（下一代智能搜索与推荐工程研究中心） ； Beihang University, Beijing（北航，北京） ； Gaotu Techedu Inc.（高图科技有限公司） 纠错

AI总结 提出基于信息论的多模态交互分解方法DMIL，通过变分分解架构和微调策略学习样本特定的冗余、独特和协同交互，提升多模态学习性能。

Comments Accepted to CVPR 2026

Turbulence-Robust Dynamic Object Segmentation with Multi-Signal Priors and SAM2 Refinement

基于多信号先验和SAM2优化的湍流鲁棒动态目标分割

Bolian Peng, Ying Tang, Xu Liu, Long Sun, Xiaoqiang Lu

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

AI总结 提出一种无需训练的多信号分割流水线，结合RAFT运动估计、DINOv2语义先验、ViBe背景建模和SAM2掩码优化，解决大气湍流下的动态目标分割问题。

Journal ref Proceedings of the CVPR 2026 Workshops, UG2+ Challenge, 2026

TopoHR: Hierarchical Centerline Representation for Cyclic Topology Reasoning in Driving Scenes with Point-to-Instance Relations

TopoHR: 面向驾驶场景中循环拓扑推理的层次化中心线表示与点到实例关系

Yifeng Bai, Zhirong Chen, Bo Song, Erkang Cheng, Haibin Ling

机构 * Institute of Intelligent Machines, HFIPS, Chinese Academy of Sciences（智能机器研究所，HFIPS，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； NullMax ； Westlake University（西湖大学） 纠错

AI总结 提出TopoHR框架，通过层次化中心线表示和统一架构中的点到实例与实例到实例关系，实现中心线检测与拓扑推理的循环交互，在OpenLane-V2上取得显著性能提升。

Comments Accepted at CVPR 2026 (camera ready version)

GRAZE: Grounded Refinement and Motion-Aware Zero-Shot Event Localization

GRAZE：基于 grounded 的细化与运动感知的零样本事件定位

Syed Ahsan Masud Zaidi, Lior Shamir, William Hsu, Scott Dietrich, Talha Zaidi

机构 * Kansas State University（堪萨斯州立大学） ； Albright College（阿尔比恩学院） 纠错

AI总结 本文提出GRAZE，一种无需标注数据的零样本事件定位方法，通过结合Grounding DINO和SAM2实现运动感知的接触定位，有效应对复杂场景。

Comments 9 pages, 5 figures, accepted to the CVPR 2026 Workshop on Computer Vision in Sports (CVSports) code: https://github.com/AhsanZaidi12/GRAZE

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , pp. 10087-10095, June 2026

ReMoT: Reinforcement Learning with Motion Contrast Triplets

ReMoT: 基于运动对比三元组的强化学习

Cong Wan, Zeyu Guo, Jiangyang Li, SongLin Dong, Yifan Bai, Lin Peng, Zhiheng Ma, Yihong Gong

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团 DAMO 院） 纠错

AI总结 提出ReMoT统一训练范式，通过规则生成大规模运动对比数据集和组相对策略优化，解决VLM时空一致性问题，在时空推理任务上提升25.1%。

Comments CVPR 2026 Highlight