多模态大模型

Multi-modal Rail Crossing Safety Analysis

多模态铁路道口安全分析

Paimon Goulart, Chansong Lim, Nícolas Roque dos Santos, Yue Dong, Sheldon Peterson, Jia Chen, Evangelos E. Papalexakis

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； Riverside County Transportation Commission（河滨县交通委员会） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出多模态管道，利用视觉线索和事故报告评估铁路道口安全，基于FRA评分实现高风险/低风险分类（F1=0.757）和分数估计（RMSE=0.078）。

Text Over Image: Auditing Multimodal Robustness in Synthetic Medical Image Detection

超越视觉取证：审计多模态鲁棒性用于合成医学图像检测

Ching-Hao Chiu, Hao-Wei Chung, Gelei Xu, Xueyang Li, Pin-Yu Chen, John Kheir, Meysam Ghaffari, Carlos Morato, Ahmed Abbasi, Yiyu Shi

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Optum AI, UnitedHealth Group（Optum AI, 联合健康集团） 纠错

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

AI总结 针对合成医学图像检测中多模态鲁棒性不足的问题，提出图像-记录配对基准，揭示视觉语言模型因过度依赖记录上下文而导致的预测偏差。

Comments Accepted at MICCAI 2026. Version 2 is a substantial journal extension of the MICCAI 2026 conference version, with additional provenance perturbations, paired statistical analysis, extended SAVC mitigation experiments, and broader deployment discussion. 19 pages, 3 figures, 2 tables

Evidence Triangulation for Multimodal Fact-Checking in the Wild

野外多模态事实核查的证据三角测量

Stefanos-Iordanis Papadopoulos, Zacharias Chrysidis, Christos Koutlis, Symeon Papadopoulos, Panagiotis C. Petrantonakis

机构 * Information Technologies Institute, Centre for Research & Technology, Hellas（希腊研究与技术中心信息技术研究所） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Aristotle University of Thessaloniki（塞萨洛尼基亚里士多德大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 针对多模态事实核查中合成数据与真实数据差距大的问题，提出X-POSE基准和TRENT模型，通过三个并行交叉注意力流和关系融合机制进行证据三角测量，在真实数据上优于现有方法。

MMGist: A Comprehensive Multimodal Benchmark for 2027

MMGist：面向2027年的综合多模态基准

Wenzhen Yuan, Jiacheng Ruan, Wutao Xiong, Chengping Zhao, Ting Liu, Yuzhuo Fu

机构 * SJTU（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对现有视觉语言基准的视觉依赖不足、性能饱和及异常项问题，提出MMGist基准，通过三阶段过滤构建7,262项，覆盖7个能力维度，在保持模型排名高保真度（Spearman ρ=0.98）的同时减少69%评估项并提升78%跨模型区分度。

Same Evidence, Different Answer: Auditing Order Sensitivity in Multimodal Large Language Models

相同证据，不同答案：多模态大语言模型中的顺序敏感性审计

Akshay Paruchuri, Sanmi Koyejo, Ehsan Adeli

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 提出Facet-Probe审计框架，评估18个多模态大语言模型在五种顺序扰动下的答案翻转率，发现所有模型均非顺序不变，最佳模型仍有13.4%翻转率，提示仅靠提示级缓解难以实现通用顺序鲁棒性。

Comments 22 pages, 4 figures, 5 tables

Cross-Modal Corroboration for Annotation-Free Wildlife Monitoring

跨模态验证实现无标注野生动物监测

Bharath Pillai, Varun Viswapriyan, Christopher Stewart, Tanya Berger-Wolf, Jenna Kline

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：cross-modal(title)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出利用物种活动模式专家知识作为无标注验证信号，通过视觉和声学管道独立恢复活动模式并与行为先验三方一致，实现无需人工标注的野生动物监测。

Comments Presented at the 2026 CV4Animals Workshop, colocated with CVPR

Confidence Calibration for Multimodal LLMs: An Empirical Study through Medical VQA

多模态大语言模型的置信度校准：基于医学视觉问答的实证研究

Yuetian Du, Yucheng Wang, Ming Kong, Tian Liang, Qiang Long, Bingdi Chen, Qiang Zhu

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Zhihui Medical Technology (Shanghai) Co., Ltd.（智汇医疗科技（上海）有限公司） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在医学任务中置信度与准确性不匹配的问题，提出结合多策略融合询问与专家大语言模型评估的方法，在三个医学VQA数据集上将期望校准误差平均降低40%，提升了模型可靠性。

Comments Accepted by MICCAI 2025

Multi-Modal Attention for Automated Disaster Damage Assessment Using Remote Sensing Imagery and Deep Learning

基于遥感影像和深度学习的多模态注意力自动灾害损伤评估

Tewodros Syum Gebre, Jagrati Talreja, Leila Hashemi-Beni

机构 * Built Environment Department, College of Science and Technology, North Carolina A&T State University（北卡罗来纳农工州立大学科技学院建筑环境系） ； United Nations University Institute for Water, Environment and Health（联合国大学水、环境与健康研究所） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出一种多模态注意力机制融合双时相遥感影像的深度学习框架，实现建筑物损伤四分类（无/轻微/严重/毁坏），准确率达94.90%。

Comments This paper has been accepted for publication in ISPRS Congress 2026 and the 47th Canadian Symposium on Remote Sensing (CSRS 2026) Annals

XMedFusion: A Knowledge-Guided Multimodal Perception and Reasoning Framework for Autonomous Medical Systems

XMedFusion：面向自主医疗系统的知识引导多模态感知与推理框架

Hamza Riaz, Arham Haroon, Maha Baig, Muhammad Dawood Rizwan, Muhammad Naseer Bajwa, Muhammad Moazam Fraz

机构 * National University of Sciences and Technology (NUST)（巴基斯坦国立科技大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 提出XMedFusion模块化AI框架，通过视觉感知、知识图谱构建和检索引导生成等智能体协同，增强放射学报告生成的视觉基础与临床发现捕捉能力，在公共数据集上显著优于基线模型。

Comments Accepted at the 2026 International Conference on Robotics and Automation in Industry (ICRAI)

Journal ref 2026 International Conference on Robotics and Automation in Industry (ICRAI), pp. 1-6, May 2026

SpatialWorld: Benchmarking Interactive Spatial Reasoning of Multimodal Agents in Real-World Tasks

SpatialWorld: 在多模态智能体真实世界任务中基准测试交互式空间推理

Hongcheng Gao, Hailong Qu, Jingyi Tang, Jiahao Wang, Zihao Huang, Hengkang Qiao, Shihong Huang, Junming Yang, Yi Li, Hongyixuan Yuan, Wenjie Li, Bohan Zeng, Wenbo Li, Bo Wang, Jianhui Liu, Olive Huang, Haoyang Huang, Wentao Zhang, Guoqing Huang, Nan Duan, Yinpeng Dong

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Peking University（北京大学） ； ZenoMind AI ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southeast University（东南大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出SpatialWorld基准，集成8种异构模拟后端，通过760个人工标注任务评估多模态智能体在视觉部分可观测环境中的交互式空间理解，发现最强模型GPT-5任务成功率仅17.4%。

Dual-Domain Equivariant Generative Adversarial Network for Multimodal CT-PET Synthesis

双域等变生成对抗网络用于多模态CT-PET合成

Gabriel Steele, Alzahra Altalib, Alessandro Perelli

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

AI总结 提出双域等变生成对抗网络（DDE-GAN），联合空间与频域学习并融入旋转等变性，实现高保真多模态CT-PET图像合成。

Comments 4 pages, 3 figures, 1 table, 2026 IEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)

Frozen Multimodal Embeddings for AI-Assisted Interview Assessment of Personality and Cognitive Ability

冻结多模态嵌入用于异步视频面试中的个性与认知能力评估

Kuo-En Hung, Hung-Yue Suen, Shih-Ching Yeh, Hsiang-Wen Wang

机构 * Technology Application and Human Resource Development, National Taiwan Normal University（台湾国立台中教育大学技术应用与人力资源发展系） ； Computer Science and Information Engineering, National Central University（台湾国立中央大学计算机科学与资讯工程系） ； Institute of Photonic System, National Yang Ming Chiao Tung University（台湾阳明交通大学光电系统研究所） 纠错

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

AI总结 针对异步视频面试中标注数据有限的高维多模态学习问题，提出使用冻结多模态编码器（CLIP、Whisper、RoBERTa等）结合低容量下游模型，在个性预测任务上实现MSE降低19.1%，并发现认知能力预测中存在数据集捷径。

Comments 9 pages, 1 figure, 5 tables

MMBU: A Massive Multi-modal Biomedical Understanding Benchmark to Probe the Perception Capabilities of Vision-Language Models

MMBU: 大规模多模态生物医学理解基准，用于探测视觉语言模型的感知能力

Ryan D'Cunha, Alejandro Lozano, Xiaoxiao Sun, Daniel Vela Jarquin, Min Woo Sun, Josiah Aklilu, James Burgess, Yuhui Zhang, Ryan Nayebi, Paola Avila, Robayo, Jin Ye, Ming Hu, Zhongying Deng, Junjun He, Xin Chen, Yue Yao, Robert Tibshirani, Jeffrey J. Nirschl, Serena Yeung-Levy

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Instituto Tecnológico de Monterrey（蒙特雷技术学院） ； Monash University（墨尔本大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出MMBU基准，涵盖35个子模态，通过分类、定位和检测任务系统评估VLM在生物医学领域的视觉感知和泛化能力，发现高准确率可能掩盖感知缺陷。

How Reliable Are Multimodal Signals of Conversational State? Evidence from Remote Dyadic Collaborative Tasks

对话状态的多模态信号有多可靠？来自远程二元协作任务的证据

Tahiya Chowdhury

机构 * Colby College（科尔比学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究探讨从多模态行为测量对话状态的特征可靠性，提出三维评估框架用于视频会议二元对话特征评估，发现语言特征预测佳但跨任务通用性差，声学可靠性受说话者身份影响，交互特征是唯一可靠信号，强调相关评估对对话系统特征选择的重要性。

Comments Accepted, to appear in Proceedings of ACM International Conference on Multimodal Interaction 2026, 13 pages, 6 figures, 4 tables

PRMU: A Corpus-Free Benchmark for Person-Centric Knowledge Unlearning in Multimodal Large Language Models

PRMU：面向多模态大语言模型中以人为中心的知识遗忘的无语料基准

Huafeng Chen, Yueming Lyu, Ziyuan Chen, Wenda Tan, Chenyang Si, Liucheng Guo, Caifeng Shan

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

AI总结 针对现有多模态大语言模型（MLLMs）遗忘方法依赖语料的局限，提出无语料基准PRMU及基线SGPE，实验显示SGPE在目标遗忘、局部性保留等方面权衡更优。

E$^3$mo-Bench: A Scalable Benchmark for Multimodal Evoked and Expressed Emotion Understanding via Bayesian Pairwise Alignment

E³mo-Bench：基于贝叶斯成对对齐的可扩展多模态诱发与表达情感理解基准

Lancheng Gao, Ziheng Jia, Shengyan Li, Zixuan Xing, Jiarui Wang, Huiyu Duan, Xiongkuo Min

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

AI总结 该研究针对现有多模态情感理解基准的不足，推出E³mo-Bench基准，提出贝叶斯成对对齐方法与E³mo-Score智能体，验证了框架有效性并指出MLLMs在情感任务中的缺陷，为多模态情感智能发展指明方向。

Bridging Severe Cross-Modal Misalignment: End-to-End Visible-Infrared Object Detection via Explicit Feature-Domain Affine Registration

缓解严重跨模态错位：通过显式特征域仿射配准实现端到端可见光-红外目标检测

Qi Ming, Yuyang Wang, Mingjing Zhao, Yifan Xiao, Zhixin Guo, Zhiqiang Zhou, Peng Sun, Juan Fang, Fuqiang Yang, Xudong Zhao

机构 * Beijing University of Technology（北京工业大学） ； Central South University（中南大学） ； Beijing Electronics Science & Technology Institute（北京电子科学技术研究所） ； China Aerospace Science & Industry Corporation（中国航天科技集团） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Information Support Force Engineering University（信息支援部队工程大学） ； Trunk Technology (Beijing) Co., Ltd.（trunk技术（北京）有限公司） 纠错

专题命中 多模态评测 ：cross-modal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对可见光-红外目标检测的严重跨模态错位问题，提出JFRDet网络，含CMAA、IGCF、AQCG模块，构建DVMA基准，在该基准上达到69.7% mAP₅₀的SOTA性能。

Multimodal Federated Learning under Dual-Axis Modality Missingness

双轴模态缺失下的多模态联邦学习

Adiba Orzikulova, Jaehyun Kwak, Jaemin Shin, Yunqi Guo, Xiaomin Ouyang, Guoliang Xing, Steven Euijong Whang, Sung-Ju Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； CUHK（香港中文大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多模态联邦学习的双轴模态缺失问题，提出Flux框架，通过模态感知置信度调温与梯度解耦私有适配，在四个多模态数据集上取得最高平均宏F1，性能优于最强基准

SafeSceneReason: A Multimodal Reasoning Benchmark Connecting Industrial Hazards with Accident Knowledge

SafeSceneReason：连接工业危害与事故知识的多模态推理基准

Yuanchi Zhu, Kang An, Tengyue Wang, Zhongyu Yang, Chenxu Du, Xinqi Yang, Hebao Zhu, Bokai Zhao, Tianyu Liang, Ziliang Wang, Faqiang Qian, Yunli Yang, Weiyang Shi, Qibing Ren

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SafeSceneReason是关联工业危害与事故知识的多模态推理基准，含两类问答对，评估发现现有视觉-语言模型在工业安全推理上存显著弱点。

MELLON - Multimodal Enhanced LLM for Online Navigation

MELLON——面向在线导航的多模态增强型大语言模型

Ruiyu Li, Haoyang Cai, Zhitong Guo, Tong Hu

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对网页导航智能体现有模型的不足，本文以WebShop为基准，提出MELLON等三项多模态增强方案，训练1个epoch后MELLON任务完成准确率提升9.26%，验证了多模态方法的重要性。

FitAQA: A Benchmark of Fitness Action Quality Assessment for Multimodal Large Language Models

FitAQA：面向多模态大语言模型的健身动作质量评估基准

Kaili Zheng, Kaiwen Wang, Xun Zhu, Qingyuan Yang, Chenyi Guo, Ji Wu

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究推出FitAQA基准，含2219个视频等数据，设计三项评估任务，发现当前MLLMs评估健身动作质量及定位错误存在瓶颈，视觉感知是关键瓶颈，相关数据和代码将公开。

Forged Peer Judgments Mislead Multimodal LLM Judge Panels: Source-Blind Anchoring and Panel-Consensus Verification

伪造的同行判断会误导多模态大语言模型（LLM）评判小组：无来源锚定与小组共识验证

Yang Shu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 研究发现多模态LLM评判小组存在无来源锚定的文本攻击面，伪造同行判断可误导判决，提出的小组共识验证方法能有效阻断此类攻击并降低损害。

SetEasy: A Multi-Modal Classroom Engagement Assessment and Seating Optimization Framework

SetEasy：多模态课堂参与度评估与座位优化框架

Zhihao Xie, Hongye Yang, Shien Liu

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title)；multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SetEasy融合多模态感知与v-Gage模型，通过CP-SAT优化固定座位布局，在23名学生331个班级的四周部署中，将平均参与度从0.30提升至0.70，为课堂空间设计提供了可迁移路径。

Comments 18 pages, 4 figures, 2 tables. Published in the Proceedings of ASCAAD 2025

Journal ref Proceedings of the 13th International Conference of the Arab Society for Computation in Architecture, Art and Design (ASCAAD 2025), Riyadh, Saudi Arabia, 2025

Walkable to Whom? Capturing Subjective Variability in Walkability Perception Using Multimodal Deep Learning

对谁而言是可步行的？使用多模态深度学习捕捉步行感知中的主观变异性

Moloud Damandeh, Meead Saberi

机构 * School of Civil and Environmental Engineering, University of New South Wales (UNSW)（新南威尔士大学土木与环境工程学院） ； Research Centre for Integrated Transport Innovation (rCITI)（综合交通创新研究中心） 纠错

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

AI总结 该研究构建含29870条评分的步行性数据集，提出用户条件多模态深度学习框架，发现人行道图像评分更高，模型一致性提升65%，助力构建更包容的行人环境评估模型。

GraphVerse: A Comprehensive Visual Graph Reasoning Benchmark for Multimodal Large Language Models

GraphVerse：面向多模态大语言模型的综合性视觉图推理基准

Yuanfu Sun, Yuanhang Ren, Kang Li, Chuanhao Ji, Jiaxi Li, Jiajin Liu, Ninghao Liu, Qiaoyu Tan

机构 * New York University（纽约大学） ； Sensetime Research（商汤科技研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； New York University Shanghai（上海纽约大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 针对现有多模态大语言模型（MLLMs）评估缺乏结构化视觉推理测试的问题，提出GraphVerse基准，通过以图为中心的图像编辑（GIE）策略和VGR-Score指标，评估MLLMs在单/配对图像场景下的视觉图推理能力，揭示其相关局限并验证方法有效性。

Comments 33 pages, 16 figures

Deep Evidential Regression for Sparse Forest Height Estimation from Multimodal Satellite Imagery

基于多模态卫星图像的稀疏林高估计的深度证据回归

Laura Bader, Muhammad Ammar Ahmed, Xiao Xiang Zhu, Göran Kauermann

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 本研究针对TreeUQ基准数据集，采用融合多模态卫星输入的U-Net架构，提出掩码证据损失函数，应用深度证据回归实现了树高与不确定性的联合预测，性能优于确定性模型。

Multimodal Drivers' Emotion Recognition and Safety-Oriented Intervention for Intelligent Transportation Systems

面向智能交通系统的多模态驾驶员情绪识别与安全导向干预

Chang Liu, Dalai Mengke, Hanbo Zhou, Jia Hu, Peter Mihajlik, Tamas Sziranyi

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对智能交通系统，提出安全优先的多模态驾驶员辅助框架，构建多模态数据集并引入CARE分数，实现环境风险报告与情绪感知调节的平衡，提供安全驱动的可行方向。

Comments 6 pages, 2 figures, IEEE ITSC 2026

SciQNet: Two-Stage Multimodal Adaptation for Scientific Image Quality Assessment

SciQNet：面向科学图像质量评估的两阶段多模态适配框架

Yin-Loon Khor, Yi-Jie Wong, Jing Jie Tan, Ming Jie Lee

机构 * Universiti Malaya（马来亚大学） ； Universiti Tunku Abdul Rahman（拉曼大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出SciQNet两阶段多模态适配框架，在ICME 2026科学图像质量评估挑战赛评分赛道获第2，模型在SIQA-S、SIQA-U等指标表现优异，证实预训练数据相关性的重要性。

KnowHal: A Knowledge-Driven Benchmark for Comprehensive Multimodal Hallucination Evaluation

KnowHal：用于全面多模态幻觉评估的知识驱动基准

Ruihan Li, Jiyang Tan, Kailin Jiang, Huining Li, Hengyang Lu, Yu Huang, Qian Li, Yuntao Du

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对多模态大语言模型（MLLMs）的幻觉评估缺口，提出知识驱动的KnowHal基准，涵盖四个幻觉维度，经评估发现知识维度是模型最大挑战，多数模型对错误前提鲁棒性有限。

Comments 9 pages, 7 figures

GEOID-Flood: A Large-Scale Multi-Modal Benchmark Dataset for Flood Segmentation

GEOID-Flood：用于洪水分割的大规模多模态基准数据集

Gaetano Chiriaco, Luca Barco, Andrea Bragagnolo, Claudio Rossi, Edoardo Arnaudo

机构 * Fondazione LINKS（LINKS基金会） ； Politecnico di Torino（都灵理工大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究推出GEOID-Flood大规模多模态洪水分割基准数据集，评估发现基础模型优势适度，光学-SAR融合微调效果最佳，该数据集训练的模型迁移性更优。

Comments Accepted at ECCV 2026 - Terrabytes II Workshop, 23 pages