WACV

From Filters to VLMs: Benchmarking Defogging Methods through Object Detection and Segmentation Performance

从滤波器到视觉语言模型：通过目标检测和分割性能评估去雾方法

Ardalan Aryashad, Parsa Razmara, Amin Mahjoub, Seyedarmin Azizi, Mahdi Salmani, Arad Firouzkouhi

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 本文通过目标检测和分割性能评估，探讨了去雾方法在真实与合成环境中的有效性，揭示了视觉语言模型在恶劣天气下的应用潜力。

Comments Accepted at WACV 2026 Proceedings (Oral), 5th Workshop on Image, Video, and Audio Quality Assessment in Computer Vision, with a focus on VLM and Diffusion Models

CLIP's Visual Embedding Projector is a Few-shot Cornucopia

CLIP的视觉嵌入投影器是少样本宝库

Mohammad Fahes, Tuan-Hung Vu, Andrei Bursuc, Patrick Pérez, Raoul de Charette

机构 * Inria（法国国家信息与自动化技术研究所） ； Kyutai 纠错

AI总结 ProLIP通过正则化投影矩阵提升CLIP在少样本分类及跨领域迁移中的性能，提供更高效的替代方案。

Comments WACV 2026

MorphXAI: An Explainable Framework for Morphological Analysis of Parasites in Blood Smear Images

MorphXAI: 一种用于血涂片图像中寄生虫形态分析的可解释框架

Aqsa Yousaf, Sint Sint Win, Megan Coffee, Habeeb Olufowobi

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校计算机科学与工程系） ； Department of Medicine, Division of Infectious Diseases, NYU Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院医学系感染病科） 纠错

AI总结 MorphXAI通过整合形态学监督，实现了血涂片中寄生虫的检测与细粒度形态分析，提供结构化生物意义的解释。

Comments Accepted at WACV 2026

Journal ref Winter Conference on Applications of Computer Vision 2026

RemEdit: Efficient Diffusion Editing with Riemannian Geometry

RemEdit: 基于黎曼几何的高效扩散编辑

Eashan Adhikarla, Brian D. Davison

AI总结 RemEdit通过基于黎曼几何的潜在空间导航和任务特定注意力剪枝机制，实现了高效且保真的图像编辑，同时保持实时性能。

Journal ref IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2026

Mitigating the Modality Gap: Few-Shot Out-of-Distribution Detection with Multi-modal Prototypes and Image Bias Estimation

弥合模态差距：基于多模态原型和图像偏差估计的少样本分布外检测

Yimu Wang, Evelien Riddell, Adrian Chow, Sean Sedwards, Krzysztof Czarnecki

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

AI总结 本文提出SUPREME框架，通过引入多模态原型和图像偏差估计，有效缓解图像与文本之间的模态差距，提升少样本分布外检测性能。

Comments WACV 2026

From Darkness to Detail: Frequency-Aware SSMs for Low-Light Vision

从黑暗到细节：面向低光视觉的频率感知SSM

Eashan Adhikarla, Kai Zhang, Gong Chen, John Nicholson, Brian D. Davison

机构 * Lehigh University（莱特大学） ； Lenovo Research（联想研究院） 纠错

AI总结 ExpoMamba通过频率感知状态空间模型解决低光图像增强中的混合曝光问题，实现高效高质量的实时增强。

Journal ref Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2026