IJCV

Evidence-Grounded Trustworthy Multimodal Reasoning and Evaluation Benchmark in Complex Urban Scenes

复杂城市场景中基于证据的可信多模态推理与评估基准

Zhaoyang Wei, Bowen Jiang, Xumeng Han, Jiashu Li, Xuehui Yu, Yuling Liu, Guorong Li, Zhenjun Han, Jianbin Jiao

机构 * University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学） ； Tencent CDG（腾讯云与智慧产业事业群） ； Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） 纠错

AI总结 针对复杂城市场景中多模态大语言模型的推理可靠性问题，提出AD2-Bench基准与EGVOR模型，提升了不利条件下的多模态推理稳定性。

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Blurring Modal Boundaries: A Unified Survey from Single- to Multi-Modal Person Re-ldentification

模糊模态边界：从单模态到多模态行人重识别的统一综述

Xiao Wang, Bing Wang, Bin Yang, Cuiqun Chen, Xin Xu, Mang Ye

机构 * Wuhan University of Science and Technology（武汉科技大学） ； Hubei Province Key Laboratory of Intelligent Information Processing and Real-time Industrial System（湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室） ； Wuhan University（武汉大学） ； Anhui University（安徽大学） 纠错

AI总结 综述行人重识别领域从单模态向多模态发展的转变，系统回顾关键跨模态任务，研究多模态融合ReID，提出基于Transformer的可见光-红外ReID基线框架，并概述未来研究方向。

Comments 61 pages, 6 figures, journal

Journal ref International Journal of Computer Vision.2026

Two-Stage Multi-Modal Fusion with Adaptive Alignment for Action Quality Assessment

用于动作质量评估的具有自适应对齐的两阶段多模态融合

Kanglei Zhou, Ruizhi Cai, Xinning Wang, Yijian Zheng, Liyuan Wang, Jianguo Li, Xiaohui Liang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Children’s Hospital, Capital Institute of Pediatrics（首都儿科研究所附属儿童医院） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

AI总结 研究动作质量评估问题，提出两阶段多模态融合框架DualAlign，通过自适应对齐解决跨模态错位等挑战，引入MM-JDM数据集，实验表明该框架在多模态评估中表现出色，相比现有方法有显著提升且在特定条件下稳健。

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IPDiff: Diffusion-driven ORSI Salient Object Detection with Information Reconstruction and Multi-Prior Guidance

IPDiff：基于信息重构和多先验引导的扩散驱动光学遥感图像显著目标检测

Gongyang Li, Zhen Bai, Runmin Cong, Dan Zeng, Weisi Lin, Xiao-Ping Zhang

机构 * School of Communication and Information Engineering, Shanghai University（上海大学通信与信息工程学院） ； Department of Medical Equipment, the First Affiliated Hospital of Zhengzhou University（郑州大学第一附属医院医学装备部） ； School of Control Science and Engineering, Shandong University（山东大学控制科学与工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机科学与工程学院） ； Shenzhen Key Laboratory of Ubiquitous Data Enabling, Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院深圳泛在数据赋能重点实验室） 纠错

AI总结 提出IPDiff，一种基于独特动态优化策略的扩散驱动光学遥感图像显著目标检测方法，通过提取多先验信息，在去噪网络中迭代去噪生成显著图，并经混合损失函数监督训练，性能优于46种先进方法。

Comments 22 pages, 8 figures, accepted by IJCV 2026

An Extensive Benchmark for Single-round and Multi-round Instruction-based Image Editing

单轮与多轮指令式图像编辑的广泛基准

Yiwei Ma, Ke Ye, Weihuang Lin, Jiayi Ji, Xiaoshuai Sun, Tat-Seng Chua, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（厦门大学多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出I2EBench2.0基准，通过16个单轮和7个多轮维度评估指令式图像编辑模型，结合用户研究确保与人类判断一致，并基于八种模型分析提供研究指导。

Comments Accepted by International Journal of Computer Vision (IJCV), 2026