ICCV

SynSpill: Improved Industrial Spill Detection With Synthetic Data

SynSpill：基于合成数据的改进工业泄漏检测

Aaditya Baranwal, Abdul Mueez, Jason Voelker, Guneet Bhatia, Shruti Vyas

机构 * University of Central Florida（佛罗里达中央大学） ； Siemens Energy（西门子能源） 纠错

AI总结 针对工业泄漏检测中数据稀缺问题，提出基于高质量合成数据生成的框架，通过参数高效微调提升VLMs和检测器性能，实现安全关键领域的有效应用。

Comments Accepted at ICCV (VISION'25 Workshop) 2025

Journal ref 2025 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), pp. 1425-1434

Re:Verse -- Can Your VLM Read a Manga?

Re:Verse -- 能读懂漫画吗？

Aaditya Baranwal, Madhav Kataria, Naitik Agrawal, Yogesh S Rawat, Shruti Vyas

机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Indian Institute of Technology, Jodhpur（印度理工学院，朱达浦尔） ； Indian Institute of Technology, Varanasi（印度理工学院，瓦拉纳西） 纠错

AI总结 本文通过分析漫画叙事理解，揭示现有VLM在时间因果和跨面板连贯性上的不足，提出新的评估框架，系统研究长篇叙事理解能力。

Comments Accepted (oral) at ICCV (AISTORY Workshop) 2025

Journal ref 2025 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), pp. 3820-3830

Learn2Synth: Learning Optimal Data Synthesis Using Hypergradients for Brain Image Segmentation

Learn2Synth: 利用超梯度学习最优数据合成用于脑图像分割

Xiaoling Hu, Xiangrui Zeng, Oula Puonti, Juan Eugenio Iglesias, Bruce Fischl, Yael Balbastre

机构 * Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School（麻省总医院和哈佛医学院） ； Danish Research Centre for Magnetic Resonance, Copenhagen University Hospital（丹麦磁共振研究中心，哥本哈根大学医院） ； Centre for Medical Image Computing, University College London（医学影像计算中心，伦敦大学学院） ； Computer Science and AI Laboratory, Massachusetts Institute of Technology（计算机科学与人工智能实验室，麻省理工学院） ； Department of Experimental Psychology, University College London（实验心理学系，伦敦大学学院） 纠错

AI总结 通过超梯度学习优化数据合成参数，提升脑图像分割网络在真实数据上的性能，避免依赖真实数据训练。

Comments 16 pages, 5 figures. Accepted by ICCV'25. Bruce Fischl and Yael Balbastre are co-senior authors