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European Conference on Computer Vision · 会议 · Computer Vision

2026-07-17 至 2026-07-17 共收录 5
2607.14976 2026-07-17 cs.CV 新提交

From Draft to Draft-Free: One-Step Video Object Removal via Privileged Distillation and Fast Planting

从带草稿到无草稿:通过特权蒸馏和快速植入实现一步视频对象移除

Zizhao Chen, Ping Wei, Guang Dai, Jingdong Wang, Mengmeng Wang

机构 * Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University(西安交通大学人工智能与机器人研究所) SGIT AI Lab, State Grid Corporation of China(国家电网公司SGIT人工智能实验室) Zhejiang University of Technology(浙江工业大学) Baidu(百度)

AI总结 研究视频对象移除问题,提出D2DF框架,通过特权蒸馏和自引导快速植入模块,将教师模型多步细化能力提炼到学生模型,实现一步视频对象移除,在质量和效率上优于传统及多步生成方法。

Comments Accepted by ECCV 2026

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2607.14927 2026-07-17 cs.CV 新提交

TanGO: Training-Free 3D Editing via Tangent-Space Guidance and Optimization

TanGO:通过切线空间引导和优化实现免训练3D编辑

Siwoo Lim, Sunjae Yoon, Gwanhyeong Koo, Hyeonseo Yun, Chang D. Yoo

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology(韩国科学技术院) Chung-Ang University(中央大学)

AI总结 研究针对3D生成模型免训练编辑存在语义伪影的问题,提出TanGO框架,通过在切线空间自适应逐令牌引导,制定最优控制规则并确定控制信号强度,减少结构伪影,性能优于现有基线。

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2607.14737 2026-07-17 cs.CV cs.LG 新提交

GeoDetect: Geometric Adversarial Detection for VLPs

GeoDetect:用于视觉语言预训练模型的几何对抗检测

Afsaneh Hasanebrahimi, Hanxun Huang, Christopher Leckie, James Bailey, Sarah Erfani

AI总结 研究视觉语言预训练模型易受对抗攻击问题,基于其嵌入空间几何结构特点,提出GeoDetect方法,利用几何分数识别对抗样本,经综合评估,该方法能可靠检测多种VLP架构及威胁设置下的对抗样本,提升模型安全性与可靠性。

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2607.14560 2026-07-17 cs.CV 新提交

Breaking the Model Forgetting Cycle in Long-Incremental 3D Object Detection

打破长增量3D目标检测中的模型遗忘循环

Peisheng Qian, Jie Xu, Xulei Yang, Na Zhao

机构 * Singapore University of Technology and Design(新加坡科技设计大学) Institute for Infocomm Research, A*STAR(资讯通信研究院,新加坡科技研究局)

AI总结 针对长增量3D目标检测中模型易遗忘问题,提出LDMR框架,通过监测训练检查点的类检测质量,驱动类人阶段内回顾和场景感知跨阶段记忆进化机制,有效减轻模型遗忘,性能优于基线。

Comments ECCV 2026

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2607.14334 2026-07-17 cs.CV 新提交

MixCompress: Mixture of Experts for Variable Rate Learned Image Compression

MixCompress:用于可变速率学习图像压缩的专家混合模型

Calvin-Khang Ta, Praneet Singh, Tong Shao, Peng Yin

机构 * Dolby Laboratories(杜比实验室)

AI总结 研究针对学习图像压缩中为各率失真点存独立模型的问题,提出MixCompress框架,用稀疏门控专家混合路由减轻梯度冲突,引入深度混合扩展动态扩模型容量,结合条件辅助变换,有效提升性能,建立新的帕累托前沿。

Comments Accepted to ECCV 2026

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