期刊&会议
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition · 会议 · Computer Vision
CURE：基于课程引导的多任务训练实现可靠的解剖学接地报告生成
机构 * Pontificia Universidad Católica de Chile（智利天主教大学） ； CENIA ； iHEALTH ； KAUST（科威特皇家科学与技术局）
AI总结 提出CURE框架，通过课程学习动态调整多任务训练，提升医学报告生成的视觉接地准确性和事实一致性，无需额外数据。
Comments 31 pages, 7 figures, accepted to CVPR 2026 (oral)
Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026, pp. 36279-36289
PEDRA: 评估视频生成中行人动态的真实性
机构 * Duke University（杜克大学）
AI总结 提出PEDRA评估协议，通过重建鸟瞰轨迹等方法，测试文本/图像到视频模型生成多行人交互场景的真实性，发现现有模型虽具备先验但存在行人合并消失等物理不一致问题。
Comments Accepted to CVPR 2026
LoTUS：带有不确定性风味的大规模机器遗忘
机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Centre for Research & Technology Hellas（希腊研究中心与技术中心） ； Archimedes/Athena RC（阿基米德/雅典娜研究中心）
AI总结 提出LoTUS方法，通过平滑预测概率至信息论界限来消除训练样本影响，避免从头重训练，在Transformer和ResNet18模型上超越现有方法，并引入RF-JSD指标用于实际评估。
Comments Accepted as a main conference paper at CVPR 2025 (https://cvpr.thecvf.com/virtual/2025/poster/33292)
镜像影响假说：利用前向传播的高效数据影响估计
机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
AI总结 提出镜像影响假说，将训练数据对测试预测的影响转化为逆问题，通过测试样本梯度加训练样本前向传播高效估计数据影响，显著提升效率。
Comments The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2024
Journal ref The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2024
基于视觉基础模型的注意力一致纵向医学视觉问答
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）
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
检测中的差异：可解释性在关键之处
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）
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: 具有拓扑自适应的显式网格重建
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）
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)
几何感知超图推理用于点云分割中的新类别发现
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）
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: 利用视频扩散模型增强运动感知的视觉-语言模型
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）
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
基于结构化步态-语言表示的LLM条件病理步态合成
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MIT Media Lab（麻省理工学院媒体实验室）
AI总结 提出一种多模态LLM引导框架，通过结构化文本描述合成病理步态3D数据，利用运动标记化、病理感知语言条件、LLM语义增强和语言到步态生成，改善下游分类性能。
Comments Accepted at CVPR MOMA Workshop 2026 and selected for spotlight presentation at the workshop
OGA-AID：用于中风后康复多模态观察性步态分析的临床医生在环AI报告起草助手
机构 * Rehabilitation Research Institute of Singapore, Nanyang Technological University, Singapore（新加坡康复研究中心，南洋理工大学，新加坡） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, Singapore（李光前医学院，南洋理工大学，新加坡） ； The Grainger College of Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign, United States（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格雷格学院，美国） ； Department of Rehabilitation Sciences, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong（香港理工大学康复科学系，香港） ； VinUni-Illinois Smart Health Center, VinUniversity, Vietnam（Vin大学Vin-伊利诺伊智能健康中心，越南） ； Institute of Rehabilitation Excellence, Tan Tock Seng Hospital, NHG Health, Singapore（卓越康复研究所，坦托克桑格医院，NHG健康，新加坡）
AI总结 提出OGA-AID，一种临床医生在环的多智能体大语言模型系统，通过协调三个专业智能体合成患者运动记录、运动学轨迹和临床资料，生成结构化步态评估报告，在真实患者数据上优于单次多模态基线，并展示了AI辅助分析与人类临床判断的互补关系。
Comments 2026 CV4Clinic CVPR Workshop Proceedings
基于正交变换的联邦学习与个性化方法：通过黑盒基础模型
机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Mobilint, Inc.（Mobilint公司） ； Kakao Healthcare Corp.（Kakao医疗公司）
AI总结 本文提出FedOT框架，通过正交变换实现联邦学习中的鲁棒泛化与有效个性化，在异构环境中提升性能，优于基线方法。
Comments 31 pages, 5 figures
Journal ref Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 24567-24576, 2026
ActiveGrasp: 基于校准能量模型的信息引导主动抓取
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Archimedes, Athena RC（阿基米德、阿提卡RC）
AI总结 针对密集杂乱环境中的抓取问题，提出一种校准能量模型生成抓取姿态，并基于抓取分布的信息增益主动选择视角，在有限视角下高效抓取目标物体。
Comments CVPR 2026
T2LM：基于多句子的长期3D人体运动生成
机构 * IPAI & ASRI（IPAI与ASRI） ； Dept. of ECE, Seoul National University（电子工程系，首尔国立大学） ； NAVER LABS Europe（NAVER欧洲实验室）
AI总结 提出T2LM框架，利用1D卷积VQVAE和Transformer文本编码器，无需顺序数据即可从多句子生成连续长期3D人体运动，优于先前方法且与单动作SOTA竞争。
Comments CVPR 2024 HuMoGen Workshop
重新思考基础设施检测为图像差异分类：以交通标志为例
机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； IIT Bombay（印度理工学院Bombay）
AI总结 本研究将基础设施检测重新定义为图像差异分类（IDC），通过利用连续资产状态监测的关系性质减少数据依赖，并在低资源交通标志检测案例中验证了基于指令的分类器优于基于编码器的分类器。
Comments CVPR 2026 Computer Vision for the Built World Workshop (CV4AEC @ CVPR)
并行雅可比解码用于快速自回归图像生成
机构 * Westlake University（西交利物浦大学）
AI总结 提出并行雅可比解码（PJD），通过二维空间域扩展草稿令牌并调整注意力掩码，实现无需训练的自回归图像生成加速，在保持生成质量的同时获得4.8倍至6.4倍加速。
Comments Accepted by CVPR 2026
重新审视原型重放用于无样本持续学习：基于流形感知边界采样与自适应类别平衡损失
机构 * Chester F. Carlson Center for Imaging Science（切斯特·F·卡森成像科学中心） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院）
AI总结 针对无样本类增量学习，提出流形感知边界采样和自适应类别平衡损失，通过生成边界感知重放样本和动态调整类别权重，使原型重放方法恢复竞争力并达到最先进性能。
Comments Published in CVPR 2026 Findings. 10 pages, 6 figures. CVF version: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2026F/html/Xu_Revisiting_Prototype_Rehearsal_for_Exemplar-Free_Continual_Learning_Manifold-Aware_Boundary_Sampling_CVPRF_2026_paper.html. Code: https://github.com/HXuSz11/ACB_CEOS_CVPR2026_Findings
从单目视频中恢复物理上可信的人-物交互
机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出RePHO方法，通过物理引导的重建框架和强化学习策略，从单目视频中恢复物理上可信的人-物交互，解决了现有方法中的穿透和物体漂浮问题。
Comments CVPR 2026. Project Page: https://dingbang777.github.io/RePHO/
CVPR 2026 第八届 UG2+ 挑战赛赛道三：湍流中动态目标分割的有效解决方案
机构 * TEX AI, Transsion Holdings（TEX AI，Transsion控股）
AI总结 基于 SegAnyMo 框架，通过数据域自适应和时空后处理模块，提升严重大气畸变下的动态目标分割性能，在挑战赛中获第二名。
Comments 4 pages, 1 figure, CVPR 2026 8th UG2+ Challenge Track 3
OmniEgo-R$^2$：面向CVPR 2026首届跨领域EgoCross挑战赛的路由推理框架
机构 * Shandong University（山东大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳））
AI总结 针对跨领域自我中心视频推理中的时间边界模糊、语义粒度不匹配和决策不稳定问题，提出OmniEgo-R$^2$路由推理框架，在Source-Limited和Open-Source赛道均获第二名。
Comments Technical Report for the 1st Cross-Domain EgoCross Challenge at CVPR 2026
EgoAdapt: CVPR 2026 HD-EPIC VQA挑战赛的多场景自我中心适应方法
机构 * Shandong University（山东大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳））
AI总结 提出EgoAdapt方法，通过类别条件路由、校准选项评分和测试时一致性适应，解决自我中心视频问答中通用推理与异构时空语义结构不匹配的问题。
Comments Technical Report for CVPR 2026 HD-EPIC VQA Challenge
EgoAction: 面向 EPIC-KITCHENS 动作检测挑战的可靠性感知时间融合自我中心动作组合 (CVPR 2026)
机构 * Shandong University（山东大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳））
AI总结 提出 EgoAction 统一解耦检测与融合流水线，通过动态加权融合（DWF）自适应组合动词和名词检测流，解决自我中心视频中动作边界定位的可靠性问题。
Comments Technical Report for CVPR 2026 EPIC-KITCHENS-100 Action Detection Challenge
TempRet: 面向CVPR 2026 EPIC-KITCHENS-100多实例检索挑战的时间增强与两阶段重排序
机构 * Shandong University（山东大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳））
AI总结 针对第一人称视频检索中时间动态被忽视的问题，提出基于CLIP双编码器、视频端时间Transformer和两阶段重排序的TempRet方法，在EK-100 MIR基准上达到67.97%平均mAP和82.92%平均nDCG。
Comments Technical Report for CVPR 2026 EPIC-KITCHENS-100 Multi-Instance Retrieval Challenge
BareBones: 视觉语言模型中零样本几何理解的基准测试
机构 * University of Central Florida（佛罗里达大学中央分校） ； University of Calgary（卡尔加里大学）
AI总结 提出BareBones基准，通过去除RGB纹理仅保留轮廓，测试26个视觉语言模型在零样本几何形状理解上的表现，发现模型存在严重的纹理偏置悬崖。
Comments Accepted at CVPR (13th FGVC Workshop) 2026
注意，我可以请你决定吗？定位扩散模型中的生成选择
机构 * Warsaw University of Technology（华沙技术大学） ； valeo.ai ； IDEAS Research Institute（IDEAS研究所）
AI总结 本文提出基于探测的定位技术，发现自注意力层是解决模糊概念的关键，并设计ICM方法通过干预少量自注意力层实现精确去偏。
Comments CVPR 2026
通过强化学习训练一个模型以掌握跨层级的代理行为
机构 * Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 本文提出CrossHA，一种统一的代理模型，能够掌握异构的动作空间并自主选择每一步轨迹中最有效的接口，通过结合冷启动监督微调和多轮组相对策略优化（GRPO）算法，实现适应性动作切换，在Minecraft开放世界中超过800个任务上展示了最先进的性能。
Comments Accepted to CVPR 2026 as a Highlight
对抗代理：基于强化学习的黑盒逃逸攻击
机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）
AI总结 本文提出了一种基于强化学习的对抗攻击方法，通过学习生成对抗样本的新算法，提高了攻击效率和成功率，同时在图像分类基准上展示了其优越的性能。
Comments Accepted to the Findings of CVPR 2026
无监督单目多视图扩散先验的3D关键点发现
机构 * Yonsei University（延世大学）
AI总结 本文提出KeyDiff3D框架，通过单张图像准确预测3D关键点，利用预训练的多视图扩散模型中的几何先验，将隐式3D先验转化为显式3D特征体，实现关键点估计和3D对象操控。
Comments Accepted at CVPR 2026. Project page: https://subin6.github.io/keydiff3d-project/
学习预测性视觉-运动协调
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Meta AI
AI总结 本文提出了一种基于预测的视觉-运动协调建模任务，通过结合第一人称视觉和运动学观测预测头部姿态、目光方向和上半身运动，展示了多模态整合在理解视觉-运动协调中的重要性。
Comments CVPR 2026 Findings
InstantRetouch：基于双边空间的高效高保真指令引导图像润色
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CUHK MMLab（香港中文大学多模态实验室） ； CPII under InnoHK（创新香港下的CPII）
AI总结 提出一种基于双边空间操作的图像润色方法，通过预测低分辨率双边网格并利用学习引导图切片，结合扩散模型蒸馏和提示对齐损失，实现高效、高保真且遵循指令的图像润色。
Comments Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026
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