ICCV

ReasonVQA: A Multi-hop Reasoning Benchmark with Structural Knowledge for Visual Question Answering

ReasonVQA: 一个带有结构知识的多跳推理问答基准数据集

Duong T. Tran, Trung-Kien Tran, Manfred Hauswirth, Danh Le Phuoc

机构 * Bosch Center for AI（博世人工智能中心） ； Technical University of Berlin（柏林技术大学） ； Fraunhofer FOKUS（弗劳恩霍夫研究所） 纠错

AI总结 ReasonVQA是一个结合结构知识的多跳推理问答基准数据集，通过生成复杂问题挑战现有VQA模型，推动领域发展。

Comments Accepted at the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 2025

Tune-Your-Style: Intensity-tunable 3D Style Transfer with Gaussian Splatting

Tune-Your-Style: 可调强度的3D风格迁移与高斯点散布

Yian Zhao, Rushi Ye, Ruochong Zheng, Zesen Cheng, Chaoran Feng, Jiashu Yang, Pengchong Qiao, Chang Liu, Jie Chen

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University, Shenzhen, China（电子与计算机工程学院，北京大学深圳校区） ； Pengcheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室） ； AI for Science (AI4S)-Preferred Program, Peking University Shenzhen Graduate School, China（人工智能科学（AI4S）优选计划，北京大学深圳研究生院） ； Department of Automation and BNRist, Tsinghua University, Beijing, China（自动化系和BNRist，清华大学，北京，中国） ； Dalian University of Technology, China（大连理工大学） 纠错

AI总结 Tune-Your-Style通过可调强度的3D风格迁移方法，实现灵活的内容-风格平衡，提升3D风格迁移的定制性。

Comments ICCV 2025

LLaVA-PruMerge: Adaptive Token Reduction for Efficient Large Multimodal Models

LLaVA-PruMerge: 适应性令牌减少用于高效的大多模态模型

Yuzhang Shang, Mu Cai, Bingxin Xu, Yong Jae Lee, Yan Yan

机构 * UCF（佛罗里达大学） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； USC（南加州大学） ； UIC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

AI总结 LLaVA-PruMerge通过自适应视觉令牌减少策略，显著降低视觉令牌数量而不影响性能，适用于高效的大多模态模型。

Comments Accepted to ICCV 2025. First Version is released in 2024/03

SITUATE -- Synthetic Object Counting Dataset for VLM training

SITUATE -- 合成物体计数数据集用于视觉语言模型训练

René Peinl, Vincent Tischler, Patrick Schröder, Christian Groth

AI总结 SITUATE是一个用于训练视觉语言模型计数任务的数据集，通过控制遮挡和空间组成，提升模型对非分布图像的泛化能力。

Comments accepted at 21st International Conference on Computer Vision Theory and Applications