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AI 大模型

多模态大模型

跨文本、图像、视频、音频等模态的大模型与学习方法。

共收录 46073 信号源:cs.CV, cs.CL, cs.AI, cs.MM, eess.AS

1. 图文多模态 4651 篇

2604.11197 2026-06-24 cs.CV 版本更新 57%

MedP-CLIP: Medical CLIP with Region-Aware Prompt Integration

MedP-CLIP:具有区域感知提示集成的医学CLIP

Jiahui Peng, He Yao, Jingwen Li, Yanzhou Su, Sibo Ju, Yujie Lu, Jin Ye, Hongchun Lu, Xue Li, Lincheng Jiang, Min Zhu, Junlong Cheng

机构 * Sichuan University(四川大学) Xinjiang University(新疆大学) Alibaba Group(阿里巴巴集团) Fuzhou University(福州大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Southwest Jiaotong University(西南交通大学)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出MedP-CLIP,一种区域感知医学视觉语言模型,通过特征级区域提示集成机制,支持多种提示形式,在保持全局上下文的同时聚焦局部区域,在零样本识别、交互式分割等任务中显著优于基线方法。

Comments Accepted by Medical Image Analysis (MedIA)

Journal ref Medical Image Analysis, 113 (2026), 104193

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2510.14792 2026-06-24 cs.CV 版本更新 57%

MSPL: Multi-Step Pseudo-Labeling for Open-Vocabulary Object Detection

MSPL: 用于开放词汇目标检测的多步伪标签方法

Hojun Choi, Youngsun Lim, Jaeyo Shin, Hyunjung Shim

机构 * KAIST AI(韩国韩世大学AI研究所) Boston University(波士顿大学)

专题命中 图文多模态 :image-text(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出MSPL框架,通过多步视觉推理(目标定位、类别识别、背景确认)生成伪标签,解决开放词汇检测中单步图像-文本匹配忽略中间推理步骤的问题,在OV-COCO和OV-LVIS上取得最优性能。

Comments This paper has been accepted by ECCV 2026

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2603.05962 2026-06-24 cs.CV 版本更新 57%

A novel Framework for Open-Vocabulary Multi-Object Recognition using CLIP

一种基于CLIP的开放词汇多目标识别新框架

Wei Yu Chen, Ying Dai

机构 * Faculty of Software and Information Science(软件与信息科学学院)

专题命中 图文多模态 :cross-modal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出一种两阶段开放词汇目标识别框架,先分割后识别,利用CLIP生成嵌入进行跨模态匹配,在多个数据集上达到最优性能。

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2606.23204 2026-06-23 cs.CV 新提交 57%

Unmasking LAION-5B: Age, Gender, Race, and Emotion Biases in Large-Scale Image Datasets

揭开LAION-5B的面纱:大规模图像数据集中的年龄、性别、种族和情感偏见

Iris Dominguez-Catena, Daniel Paternain, Mikel Galar

机构 * Institute of Smart Cities (ISC), Department of Statistics, Computer Science and Mathematics(智能城市研究所(ISC),统计、计算机科学与数学系)

专题命中 图文多模态 :image-text(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本研究利用FairFace、DeepFace和Emo-AffectNet模型分析LAION-5B数据集中的年龄、性别、种族和情感偏见,发现年轻白人男性过度代表,少数族裔和中老年女性不足,以及情感与人口属性的刻板关联。

Comments Published as a paper at 3rd DATA-FM workshop @ ICLR 2026, Brazil

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2606.22631 2026-06-23 cs.CV 新提交 57%

4DVLT: Dynamic Scene Understanding with Worldline-Centered Vision-Language Tracking

4DVLT:以世界线为中心的视觉-语言跟踪动态场景理解

Chaoyue Li, Boxue Yang, Shengyao Zhou, Haoyang Wu, Rui Qian, Linfeng Zhang

机构 * Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Zhejiang University(浙江大学)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出世界线为中心的4D动态场景理解任务4DVLT及基准Instruct-4D,通过图条件世界线推理方法4DTrack实现指令跟踪,在指标上超越基线19.62点。

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2606.21915 2026-06-23 cs.CV 新提交 57%

GTA-Net: Cooperative Game Theory for Vision-Language Alignment in Chest X-Ray Report Generation

GTA-Net:合作博弈论在胸部X光报告生成中的视觉-语言对齐

Saif ur Rehman Khan, Imad Ahmed Waqar, Sebastian Vollmer, Andreas Dengel, Muhammad Nabeel Asim

机构 * Department of Computer Science, Rhineland-Palatinate Technical University of Kaiserslautern-Landau(莱茵兰-普法尔茨凯泽斯劳滕-兰道工业大学计算机科学系) German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)(德国人工智能研究中心) IntelligentX GmbH

专题命中 图文多模态 :cross-modal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出GTA-Net,利用合作博弈论实现图像区域与文本的显式对齐,通过二元和三元对齐器提升胸部X光报告生成的临床一致性。

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2512.00918 2026-06-23 cs.AI 版本更新 57%

Sparse Neuron Ablation Triggers Catastrophic Collapse of the Language Core in Large Vision-Language Models

稀疏神经元消融引发大型视觉-语言模型中语言核心的灾难性崩溃

Cen Lu, Yung-Chen Tang, Andrea Cavallaro

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)(瑞士洛桑联邦理工学院) Idiap Research Institute(日内瓦研究所)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出渐进式神经元消融方法CAN,发现消融极少量(如LLaVA-1.5-7b中仅4个)位于语言模型下投影层的神经元即可导致LVLM灾难性崩溃,揭示功能依赖语言骨干中的稀疏神经元子集。

Comments Accepted to ICML 2026 Mechanistic Interpretability Workshop

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2606.20419 2026-06-19 cs.CV 新提交 57%

Spectral Query-Key Product Weight Steering for Training-Free VLM Hallucination Mitigation

谱查询-键乘积权重引导用于免训练VLM幻觉缓解

Karn Tiwari, Varnith Chordia, Prathosh A P

机构 * Indian Institute of Science, Bengaluru(印度科学理工学院,班加罗尔) Snap Research(Snap 研究院)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出QK乘积引导,一种无数据、免训练、零推理成本的权重编辑方法,通过抑制中间层主导奇异模式减少对象幻觉,在三个GQA基VLM上平均降低CHAIR$_s$ 4.0%。

Comments Under Review

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2606.19646 2026-06-19 cs.IR cs.CV 新提交 57%

SAFE-Cascade: Cost-Adaptive Vision-Language Routing for Chart Question Answering

SAFE-Cascade: 面向图表问答的成本自适应视觉语言路由

Ayush Dwivedi, Qixin Wang, Ashvi Soni, Ruoteng Wang, Han Li, Animesh Mahapatra, Neeraj Agrawal, Xintao Wu

机构 * University of Arkansas(亚拉巴马大学)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出SAFE-Cascade系统,通过OCR和轻量语言模型先给出答案,再由学习路由器决定是否调用VLM,在ChartQA上以73.1%的VLM调用率达到69.1%准确率,减少26.9%的VLM调用和9.3%的成本。

Comments Demo paper submitted at CIKM 2026. 4 pages, 2 figures

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2604.19196 2026-06-19 cs.CV 版本更新 57%

Benchmarking Vision Foundation Models for Domain-Generalizable Face Anti-Spoofing

面向域泛化人脸反欺骗的视觉基础模型基准测试

Mika Feng, Pierre Gallin-Martel, Koichi Ito, Takafumi Aoki

机构 * Graduate School of Information Sciences, Tohoku University, Japan(东北大学信息科学研究生院,日本)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文系统评估15种预训练视觉模型在人脸反欺骗域泛化中的表现,发现自监督ViT(尤其是DINOv2+Registers)结合数据增强和注意力损失在MICO协议上达到最优,且计算高效。

Comments 2026 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)

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2510.21978 2026-06-19 cs.LG cs.AI 版本更新 57%

Beyond Reasoning Gains: Mitigating General-Capability Forgetting in Large Reasoning Models

超越推理增益:缓解大型推理模型中的通用能力遗忘

Hoang Phan, Xianjun Yang, Yuanshun Yao, Jingyu Zhang, Shengjie Bi, Xiaocheng Tang, Madian Khabsa, Lijuan Liu, Deren Lei

机构 * Meta Superintelligence Labs(Meta超智能实验室) New York University(纽约大学) Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对强化学习训练导致推理模型遗忘基础能力的问题,提出RECAP重放策略,通过动态目标重加权在线调整训练重点,在保持通用能力的同时提升推理性能。

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2606.18385 2026-06-18 cs.AI 新提交 57%

CaVe-VLM-CoT: An Interpretable Vision-Language Model Framework

CaVe-VLM-CoT:一种可解释的视觉-语言模型框架

Sneha Rao, Shaina Raza, Dhanesh Ramachandram

机构 * Vector Institute(向量研究所)

专题命中 图文多模态 :cross-modal(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出CaVe-VLM-CoT框架,通过五阶段闭环流水线(提取器、检索器、求解器、引用注入器、验证器)实现证据推理,并引入CaVeScore复合指标评估检索质量、引用忠实度和跨模态基础,在ScienceQA和MMMU上取得性能提升。

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2606.18271 2026-06-18 cs.AI cs.LG 新提交 57%

NAVI-Orbital: First In-Orbit Demonstration of a Zero-Shot Vision-Language Model for Autonomous Earth Observation

NAVI-Orbital:用于自主地球观测的零样本视觉语言模型的首次在轨演示

Juan Manuel Delfa Victoria, Taran Cyriac John, Andrew W. Herson

机构 * NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL)(美国宇航局喷气推进实验室) Loft Orbital(Loft Orbital公司)

专题命中 图文多模态 :multi-modal(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文介绍NAVI-Orbital系统,在低地球轨道卫星上首次实现视觉语言模型的自主多模态推理,通过语义压缩解决数据下传瓶颈。

Comments 17 pages, 47 figures

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2602.18746 2026-06-17 cs.CV 版本更新 57%

Bridging Modality Disconnect in Self-Reflection via Closed-Loop Visually Grounded Verification

通过闭环视觉基础验证弥合自我反思中的模态脱节

Haoyu Zhang, Yuwei Wu, Pengxiang Li, Xintong Zhang, Zhi Gao, Rui Gao, Mingyang Gao, Che Sun, Yunde Jia

机构 * Beijing Institute of Technology(北京理工大学) Shenzhen MSU-BIT University(深圳MSU-BIT大学)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出MIRROR框架,通过闭环视觉反思(草稿-批评-区域验证-修订)减少VLM幻觉,并构建ReflectV数据集训练视觉基础的多轮反思。

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2606.15714 2026-06-16 cs.CL cs.RO 新提交 57%

Beyond English: Uncovering the Multilingual Gap in Vision-Language-Action Models

超越英语:揭示视觉-语言-动作模型中的多语言差距

Hanyang Chen, Hongliang Li, Jiarui Cao, Yang Li, Yang Jiang, Haonan Wen, Kaiyu Huang, Shengnan Guo, Huaiyu Wan

机构 * Beijing Jiaotong University(北京交通大学)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本研究首次系统探究VLA模型的多语言指令跟随能力,发现英语训练模型在其他语言上性能显著下降,并提出多语言主成分对齐方法缩小差距。

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2510.03584 2026-06-16 cs.CV 版本更新 57%

FrameOracle: Learning What to See and How Much to See in Videos

FrameOracle: 学习在视频中看什么以及看多少

Chaoyu Li, Tianzhi Li, Fei Tao, Zhenyu Zhao, Ziqian Wu, Maozheng Zhao, Juntong Song, Cheng Niu, Pooyan Fazli

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

专题命中 图文多模态 :cross-modal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出FrameOracle轻量模块,预测相关帧及其数量,通过课程学习从弱代理信号到强监督,在多个VLM和基准上以更少帧数保持或提升精度。

Comments ICML 2026. Project page: https://people-robots.github.io/frameoracle/

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2601.16093 2026-06-16 cs.CV 版本更新 57%

SAMTok: Representing Any Mask with Two Words

SAMTok: 用两个词表示任意掩码

Yikang Zhou, Tao Zhang, Dengxian Gong, Yuanzheng Wu, Ye Tian, Haochen Wang, Haobo Yuan, Jiacong Wang, Lu Qi, Hao Fei, Anran Wang, Zhuochen Wang, Yujing Wang, Cheng Chen, Shunping Ji, Xiangtai Li

机构 * Wuhan University(武汉大学) ByteDance(字节跳动) NUS(新加坡国立大学)

专题命中 图文多模态 :multi-modal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出离散掩码分词器SAMTok,将区域掩码转化为两个特殊标记,通过标准下一标记预测和简单强化学习使基础多模态大模型获得像素级能力,在多项任务上达到最先进水平。

Comments CVPR 2026 Highlight

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2605.05407 2026-06-15 cs.AI 版本更新 57%

PRISM: Perception Reasoning Interleaved for Sequential Decision Making

PRISM: 感知与推理交错用于序列决策

Mohamed Salim Aissi, Clemence Grislain, Clement Romac, Laure Soulier, Mohamed Chetouani, Olivier Sigaud, Nicolas Thome

机构 * Institut National de la Recherche Scientifique (INRS)(国家科学研究院)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出PRISM框架,通过动态问答流水线紧密耦合视觉语言模型(VLM)和语言模型(LLM),实现任务驱动的感知,在ALFWorld和R2R基准上显著超越现有图像模型。

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2606.12925 2026-06-12 cs.CV cs.LG 新提交 57%

Multi-Label Test-Time Adaptation with Bayesian Conditional Priors

基于贝叶斯条件先验的多标签测试时自适应

Qiru Li, Ao Zhou, Zhiwei Jiang, Zifeng Cheng, Cong Wang, Yafeng Yin, Qing Gu

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

专题命中 图文多模态 :image-text(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出贝叶斯条件先验估计(BCP),一种无梯度的测试时自适应方法,通过在线估计锚定条件先验注入标签依赖性,提升冻结视觉语言模型在多标签识别中的分布偏移鲁棒性。

Comments accepted by ICML2026

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2507.22791 2026-06-12 cs.CV 版本更新 57%

Modality-Aware Feature Matching in Visual and Vision-Language Applications: A Comprehensive Survey

视觉与视觉-语言应用中的模态感知特征匹配:全面综述

Weide Liu, Wei Zhou, Jun Liu, Ping Hu, Jun Cheng, Jungong Han, Weisi Lin

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Jiangxi University of Finance and Economics(江西财经大学计算机与人工智能学院) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算机与数据科学学院) School of Computer Science and Informatics, Cardiff University(卡迪夫大学计算机科学与信息学院) School of Computing and Communications, Lancaster University(兰卡斯特大学计算机与通讯学院) School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学计算机科学与工程学院) Institute for Infocomm Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)(新加坡资讯研究院,科技研究局(A*STAR)) Department of Automation, Tsinghua University(清华大学自动化系)

专题命中 图文多模态 :cross-modal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 综述基于模态的特征匹配,涵盖传统手工方法和现代深度学习方法,重点讨论跨RGB、深度、3D点云、LiDAR、医学图像及视觉-语言模态的进展,突出模态感知技术。

Comments CSUR

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2606.11626 2026-06-11 cs.CV 新提交 57%

Adapting Vision-Language Models from Iconic to Inclusive for Multi-Label Recognition Without Labels

将视觉-语言模型从标志性适应到包容性:用于无标签的多标签识别

Cheng Chen, Jingyu Zhou, Yifan Zhao, Jia Li

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, SCSE & QRI, Beihang University(虚拟现实技术与系统国家重点实验室,北京航空航天大学计算机学院与青岛研究院)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出无监督框架,通过“切割”和“缝合”两阶段适应VLMs,实现无标签的多标签图像识别,在四个数据集上超越现有无监督方法。

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2606.09393 2026-06-09 cs.CV 新提交 57%

CapRL++: Unified Reinforcement Learning with Verifiable Rewards for Dense Image and Video Captioning

CapRL++:基于可验证奖励的统一强化学习用于密集图像和视频描述生成

Penghui Yang, Long Xing, Xiaoyi Dong, Yuhang Zang, Yuhang Cao, Yibin Wang, Yujie Zhou, Jiazi Bu, Jianze Liang, Qidong Huang, Jiaqi Wang, Feng Wu, Dahua Lin

机构 * Tsinghua University(清华大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Microsoft(微软) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Alibaba Cloud(阿里云) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出CapRL++框架,利用可验证奖励的强化学习(RLVR)优化多模态描述生成,通过非视觉语言模型回答问题的准确性作为奖励,提升密集描述质量,在20多个基准上超越传统监督微调。

Comments 26 pages, 10 figures. Project page: https://github.com/InternLM/CapRL. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2509.22647

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2606.09362 2026-06-09 cs.CV cs.LG 新提交 57%

Zero-Shot Semantic Re-Identification for Autonomous Driving: A VLM Baseline Study

零样本语义重识别用于自动驾驶:一项VLM基线研究

Eduardo Borges, Manuel Abreu, Luís Garrote, Urbano J. Nunes

机构 * Autonomous Mobile Robot(自主移动机器人) University of Minho(明德大学)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出使用视觉-语言模型生成语义描述进行零样本重识别,在自动驾驶场景中实现与监督CNN基线相当的检索性能,并增强可解释性。

Comments 7 pages

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2606.09009 2026-06-09 cs.CV 新提交 57%

Scaling by Diversified Experience for Vision-Language-Action Models

通过多样化经验扩展视觉-语言-动作模型

Leiyu Wang, Zhaofengnian Wang, Xueqi Li, Luoyi Fan, Cewu Lu, Nanyang Ye

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

专题命中 图文多模态 :multi-modal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出SyVLA模型,通过意图解耦算法和相似样本引导的强化学习管道,解决视觉-语言-动作模型在推理与控制耦合及策略优化不稳定问题,在真实机器人任务中取得更高成功率和泛化能力。

Comments ICML 2026, SyVLA

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2606.07706 2026-06-09 cs.CR cs.AI 新提交 57%

MLingualFC: Evaluating Jailbreak Vulnerabilities in Multilingual Vision-Language Models

MLingualFC: 评估多语言视觉语言模型中的越狱漏洞

Rishabh Makwana, Mamta, Deeksha Varshney, Oana Cocarascu

机构 * Dwarkadas Jivanlal Sanghvi College of Engineering(达沃拉斯·吉万拉尔·桑格维工程学院) King’s College London(伦敦国王学院) Indian Institute of Technology Jodhpur(印度理工学院朱罗普尔)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出多语言多模态基准MLingualFC,使用流程图编码有害指令评估多语言VLM的越狱漏洞,发现拉丁语系攻击成功率显著高于非拉丁语系,揭示安全机制跨语言泛化不足。

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2604.17488 2026-06-09 cs.CV 57%

AutoVQA-G: Self-Improving Agentic Framework for Automated Visual Question Answering and Grounding Annotation

AutoVQA-G:用于自动视觉问答与接地标注的自我改进代理框架

Rongsheng Hu, Runwei Guan, Yicheng Di, Jiayu Bao, Yuan Liu

机构 * School of Artificial Intelligence(人工智能学院)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出AutoVQA-G框架,通过迭代优化流程提升视觉问答接地标注的准确性,优于现有多模态LLM,为构建高质量数据促进更稳健的视觉语言模型训练提供新方法。

Comments Accepted at IEEE ICASSP 2026. 5 pages, 5 figures. Code available at https://github.com/rohnson1999/AutoVQA-G

Journal ref Proc. 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 12312-12316, 2026

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2604.10999 2026-06-09 cs.CV 版本更新 57%

TraversalBench: Challenging Paths to Follow for Vision Language Models

TraversalBench: 为视觉语言模型设计的复杂路径挑战测试集

Clara Petrova, Zhuo Chen, Marin Soljačić

机构 * Massachusetts Institute of Technology, Department of Physics(麻省理工学院物理系) Massachusetts Institute of Technology, Institute for Data, Systems, and Society(麻省理工学院数据、系统与社会研究所) NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions(国家科学基金会人工智能与基本相互作用AI研究所)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出TraversalBench,一个用于评估视觉语言模型复杂视觉路径跟随能力的受控基准测试集,发现自相交是主要困难来源,揭示了模型在路径感知上的局限性。

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2510.10028 2026-06-09 cs.LG cs.AI cs.DC 版本更新 57%

Efficient Onboard Vision-Language Inference in UAV-Enabled Low-Altitude Economy Networks via LLM-Enhanced Optimization

基于LLM增强优化的无人机低空经济网络高效机载视觉-语言推理

Yang Li, Ruichen Zhang, Yinqiu Liu, Guangyuan Liu, Abbas Jamalipour, Xianbin Wang, Dong In Kim

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore(计算与数据科学学院、新加坡国立科技大学) The University of Sydney, Sydney, Australia(悉尼大学、澳大利亚悉尼) Department of Electrical and Computer Engineering, Western University, London, Canada(电气与计算机工程系、西方大学、加拿大伦敦) Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University, South Korea(电气与计算机工程系、全州大学、韩国)

专题命中 图文多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对无人机低空经济网络中机载视觉-语言模型推理的准确性与通信效率挑战,提出分层优化框架,包括交替分辨率与功率优化算法及大语言模型增强的强化学习轨迹优化方法,有效提升推理性能与通信效率。

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2606.06978 2026-06-08 cs.CV 新提交 57%

CL-CLIP: CLIP-Based Continual Learning Framework with Cost-Volume Category Decoupling for Object Detection

CL-CLIP: 基于CLIP的持续学习框架与代价体积类别解耦用于目标检测

Zihan Liu, Yuguang Yang, Shengjie Su, Jianing Pang, Linlin Yang, Chunyu Xie, Nikolai Yu. Zolotykh, Baochang Zhang

机构 * National College for Excellent Engineers, Beihang University(卓越工程师学院,北京航空航天大学) AI Research, Qihoo 360(360人工智能研究院,奇虎360) School of Electronic Information Engineering, Beihang University(电子信息学院,北京航空航天大学) School of Cyber Science and Technology, Beihang University(网络安全科学与技术学院,北京航空航天大学) School of Computer Science and Engineering, Beihang University(计算机科学与工程学院,北京航空航天大学) State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China(媒体融合与传播国家重点实验室,中国传媒大学) Institute of Information Technology, Mathematics and Mechanics, Lobachebsky University(信息技术、数学与力学学院,洛瓦茨基大学) School of Artificial Intelligence, Beihang University(人工智能学院,北京航空航天大学)

专题命中 图文多模态 :image-text(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出CL-CLIP框架,通过代价体积引导的类别解耦,增强开放词汇检测器的持续学习能力,缓解灾难性遗忘,在PASCAL VOC和MS-COCO上显著提升F-ViT基线性能。

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2606.06890 2026-06-08 cs.CV cs.LG 新提交 57%

Diagnosing Visual Ignorance in Vision-Language Models

诊断视觉语言模型中的视觉忽视

Runyu Zhou, Qi Zhang, Qixun Wang, Yisen Wang

机构 * Peking University(北京大学)

专题命中 图文多模态 :cross-modal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究视觉语言模型依赖语言先验的内部机制,通过层替换和探针分析揭示多阶段瓶颈,并引入渐进视觉退化指标发现基准测试可能奖励视觉忽视。

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