多模态大模型

Zero-shot 3D General Obstacle Detection via Multimodal Foundation Models and Geometry

通过多模态基础模型和几何进行零样本3D通用障碍物检测

Tamás Matuszka, Péter Hajas, Dávid Szeghy

机构 * aiMotive 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title,abstract)；multimodal foundation model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对自动驾驶中通用障碍物检测难题，提出结合多模态基础模型与几何推理的免训练零样本方法，能精准定位达100米，借基础模型先验提升召回率，还可实现可扩展自动标注。

Comments Accepted to CVPR 2026 AUTOPILOT Workshop

SVF-CR: Synchronized Visual-Facial Cross-Refinement for Multimodal Ambivalence and Hesitancy Recognition

SVF-CR：用于多模态矛盾心理和犹豫识别的同步视觉-面部交叉细化

Hyein Park, Namho Kim, Junhwa Kim

机构 * Konyang University（公州大学） ； Korean Broadcasting System (KBS)（韩国广播公司） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究多模态矛盾心理和犹豫识别，提出SVF-CR框架，通过提取视频和面部令牌，经多种注意力机制细化，构建视觉-面部证据并融合文本、声学特征，实验证明该框架提升了公共宏F1。

Diagnosing Long-Video Quantitative Reasoning in Multimodal LLMs via Enumeration and Counting

EC-Bench：超长视频的枚举与计数基准

Fumihiko Tsuchiya, Taiki Miyanishi, Shunsuke Yasuki, Mahiro Ukai, Nakamasa Inoue, Shuhei Kurita, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo

机构 * The University of Tokyo, Japan（东京大学） ； Institute of Science Tokyo, Japan（东京科学大学） ； National Institute of Informatics, Japan（国立信息学研究所） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EC-Bench针对超长视频的枚举与计数问题，通过152部超过30分钟的视频和1699个查询，评估多模态大语言模型的性能，揭示模型在时间推理和计数任务中的局限性。

Comments The first two authors are equally contributed. The data and code are publicly available at: https://github.com/matsuolab/EC-Bench

Event Stream based Multi-Modal Video Anomaly Detection: A Benchmark Dataset and Algorithms

基于事件流的多模态视频异常检测：一个基准数据集和算法

Peipei Zhu, Yueqing Niu, Lin Zhu, Guanchong Niu, Yang Yu, Zheng Li

机构 * College of Pharmaceutical Engineering of Traditional Chinese Medicine, Tianjin University of Traditional Chinese Medicine（天津中医药大学中药制药工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Guangzhou Institute of Technology, Xidian University（西安电子科技大学广州研究院） ； State Key Laboratory of Component-based Chinese Medicine, Tianjin University of Traditional Chinese Medicine（天津中医药大学组分中药国家重点实验室） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multi-modal(title)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.MM

AI总结 该研究针对视频异常检测在复杂条件下的局限性，提出EVAD框架，利用事件相机与传统视频。构建大规模基准数据集，设计对比多模态预训练框架及自适应融合模块，实验验证了该方法在现实场景中检测VAD的有效性。

Implicit-Behavior Coordination from Unlabeled Sub-Task Demonstrations for Rearrangement Tasks

基于未标记子任务演示的重排任务隐式行为协调

Ahmed Shokry, Usama Ahmed Siddiquie, Sicong Pan, Maren Bennewitz

机构 * Humanoid Robots Lab and Center for Robotics, University of Bonn（人形机器人实验室及机器人技术中心，波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习与人工智能研究所） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 研究长期机器人重排任务，提出基于未标记子任务演示的隐式行为协调方法，通过价值引导动作选择学习类技能行为，实验表明该方法在复杂任务中表现优，能处理更大行为库，为显式技能管道提供替代。