CVPR

Breaking Spurious Correlations via Generative Randomization and Cross-Variant Self-Supervised Learning

通过生成式随机化和跨变体自监督学习打破虚假相关性

Suraj Yadav, Anjaneya Sharma, Siddharth Yadav

机构 * Indraprastha Institute of Information Technology Delhi（德里英迪拉甘地信息技术学院） 纠错

AI总结 研究针对深度神经网络在分布转移时因利用虚假相关性而失败的问题，提出两阶段框架，先通过生成式干预分离前景对象并生成变体，再引入跨变体自监督学习，经微调后在多个基准测试中取得优异最差组性能。

Comments Accepted at CVPR Workshop 2026 GCV

DualReg: Dual-Space Filtering and Reinforcement for Rigid Registration

DualReg: 双空间过滤与强化在刚体配准中的应用

Jiayi Li, Yuxin Yao, Qiuhang Lu, Juyong Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出DualReg方法，结合特征匹配和几何匹配的优势，通过高效过滤和优化算法提升刚体配准的准确性和效率，实验显示在KITTI数据集上速度提升32倍。

Comments Accepted to CVPR 2026, Project page: https://ustc3dv.github.io/DualReg/

CLAY: Conditional Visual Similarity Modulation in Vision-Language Embedding Space

CLAY：视觉相似性模拟能力在视觉-语言嵌入空间中的条件性

Sohwi Lim, Lee Hyoseok, Jungjoon Park, Tae-Hyun Oh

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 CLAY通过重构预训练视觉-语言模型的嵌入空间，实现基于文本条件的灵活相似性计算，提升多条件检索效率与准确性。

Comments CVPR 2026, Project page: https://sohwi-lim.github.io/CLAY