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Curia-MAE: Multi-Modal Multi-Anatomy MAE Pre-Training for 3D Medical Image Segmentation

Curia-MAE：面向3D医学图像分割的多模态多解剖区域掩码自编码器预训练方法

Théo Danielou, Antoine Saporta, Léo Alberge, Corentin Dancette

机构 * Raidium（雷迪厄姆） 纠错

AI总结 本文提出Curia-MAE，通过改进MAE预训练目标，在30万张CT和MRI图像上预训练的多模态多解剖区域模型，可提升冻结编码器下的3D医学图像分割性能，尤其适用于标注数据稀缺的病灶任务。

Comments Accepted at ECCV 2026 Workshop AI4M3D

LoCA: Spatially-Aware Low-Rank Convolutional Adaptation of Vision Foundation Models

LoCA：视觉基础模型的空间感知低秩卷积自适应

Sojung An, Junha Lee, Sujeong You, Nam Ik Cho, Donghyun Kim

机构 * Korea University（韩国大学） ； Korea Institute of Industrial Technology（韩国产业技术研究院） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

AI总结 研究针对视觉基础模型自适应的挑战，提出低秩卷积自适应框架 LoCA，通过解耦通道与空间自适应，引入低秩通道自适应并优化空间基，在多视觉任务中保留预训练空间先验且性能优异。

Comments Accepted by ECCV 2026

Training-free Task Classification for Multi-Task Model Merging

无需训练的多任务模型合并中的任务分类

Jungyong Son, Jinwook Jung, Sungyong Baik

机构 * Department of Artificial Intelligence（人工智能系） ； Department of Data Science（数据科学系） 纠错

AI总结 提出SiM方法，通过SVD低秩流形近似和投影残差实现无需训练和任务ID的任务路由，提升多任务模型合并性能。

Comments ECCV 2026

Recognizing Co-Speech Gestures in-the-Wild

识别野外伴随语音的手势

Sindhu B Hegde, K R Prajwal, Andrew Zisserman

机构 * Visual Geometry Group, Dept. of Engineering Science, University of Oxford（视觉几何组，工程科学系，牛津大学） 纠错

AI总结 针对当前多模态模型难以捕捉语义性伴随手势的问题，构建了首个大规模基准数据集GRW，用于训练视频模型进行手势语义分类、对应词汇识别和时序定位。

Journal ref European Conference on Computer Vision (ECCV), 2026