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From Easy to Hard: Progressive Active Learning Framework for Infrared Small Target Detection with Single Point Supervision

从易到难：基于单点监督的红外小目标检测渐进主动学习框架

Chuang Yu, Jinmiao Zhao, Yunpeng Liu, Sicheng Zhao, Yimian Dai, Xiangyu Yue

机构 * Key Laboratory of Opto-Electronic Information Processing, Chinese Academy of Sciences（光电信息处理重点实验室，中国科学院） ； Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（沈阳自动化研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nankai University（南开大学） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学MMLab） ； CPII under InnoHK（创新香港下的CPII） 纠错

AI总结 本文提出渐进主动学习框架，通过模型预启动和双更新策略提升单点监督下红外小目标检测的性能和稳定性。

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Vocabulary-free Fine-grained Visual Recognition via Enriched Contextually Grounded Vision-Language Model

无需词汇的细粒度视觉识别 via 增强的上下文感知视觉语言模型

Dmitry Demidov, Zaigham Zaheer, Omkar Thawakar, Salman Khan, Fahad Shahbaz Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 本文提出E-FineR方法，无需词汇实现细粒度视觉识别，提供高可解释性和在零样本和少样本分类中的高性能。

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One Perturbation is Enough: On Generating Universal Adversarial Perturbations against Vision-Language Pre-training Models

一次扰动就足够：针对视觉-语言预训练模型生成通用对抗扰动

Hao Fang, Jiawei Kong, Wenbo Yu, Bin Chen, Jiawei Li, Hao Wu, Shutao Xia, Ke Xu

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本文提出C-PGC方法，通过对比学习生成通用对抗扰动，攻击视觉-语言预训练模型的多模态对齐能力。

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LVAgent: Long Video Understanding by Multi-Round Dynamical Collaboration of MLLM Agents

LVAgent: 通过多轮动态协作的MLLM代理实现长视频理解

Boyu Chen, Zhengrong Yue, Siran Chen, Zikang Wang, Yang Liu, Peng Li, Yali Wang

机构 * Shenzhen Key Lab of Computer Vision and Pattern Recognition, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳计算机视觉与模式识别重点实验室，深圳先进技术研究院，中国科学院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University, Beijing, China（人工智能产业研究院（AIR），清华大学，北京，中国） ； Dept. of Comp. Sci. & Tech., Institute for AI, Tsinghua University, Beijing, China（计算机科学与技术系，人工智能研究院，清华大学，北京，中国） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 LVAgent通过多轮动态协作的MLLM代理提升长视频理解性能，实现80%的准确率并在LongVideoBench上提升13.3%

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FaceShield: Defending Facial Image against Deepfake Threats

FaceShield：防御面部图像 against 深度伪造威胁

Jaehwan Jeong, Sumin In, Sieun Kim, Hannie Shin, Jongheon Jeong, Sang Ho Yoon, Jaewook Chung, Sangpil Kim

机构 * Korea University（韩国大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Samsung Research（三星研究） 纠错

AI总结 FaceShield通过操控扩散模型的注意力机制和面部特征提取器，提出了一种主动防御深度伪造的方案，有效提升对抗性扰动的鲁棒性和不可察觉性。

Comments Accepted to ICCV 2025. Keywords: Deepfake, Adversarial Attack, Diffusion Models, GANs, Face Swap, Proactive Defense