视频大模型

Training-free Uncertainty Guidance for Complex Visual Tasks with MLLMs

无训练不确定性引导的复杂视觉任务多模态大语言模型

Sanghwan Kim, Rui Xiao, Stephan Alaniz, Yongqin Xian, Zeynep Akata

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Helmholtz Munich（海德堡-慕尼黑亥姆霍兹研究中心） ； Google（谷歌） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工大学 LTCI 实验室） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出无需训练的框架，利用MLLM内在不确定性主动引导，通过响应不确定性评分候选视觉输入，使模型自主聚焦关键信息，在视觉搜索、长视频理解等任务中达到与微调系统相当的性能。

HumanMoveVQA: Can Video MLLMs reason about human movement in videos?

HumanMoveVQA：视频多模态大语言模型能否推理视频中的人类运动？

Pulkit Gera, Faegheh Sardari, Asmar Nadeem, Valentina Bono, Padraig Boulton, Adrian Hilton, Armin Mustafa

机构 * CVSSP, University of Surrey, Guildford, UK（萨里大学视觉、语音与信号处理中心，英国吉尔福德） ； Tesco, UK（乐购，英国） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出HumanMoveVQA基准，通过世界坐标系下的3D运动轨迹生成问答对，评估视频MLLM在全局轨迹和方向推理上的能力，发现现有模型存在显著差距。

TRUST: Efficient Abdominal Trauma Recognition via Image-to-Ultrasound-Video Transfer Learning

TRUST：通过图像到超声视频迁移学习实现高效腹部创伤识别

Enguang Wang, Hao Zhou, Shuo Gao, Tuo Liu, Guangquan Zhou

机构 * School of Biological Science and Medical Engineering, Southeast University（东南大学生物科学与医学工程学院） ； Nanjing Medical University First Affiliated Hospital（南京医科大学第一附属医院） ； Jiangsu Key Laboratory of Biomaterials and Devices, Southeast University（江苏省生物材料与器件重点实验室，东南大学） ； State Key Laboratory of Digital Medical Engineering, Southeast University（数字医学工程国家重点实验室，东南大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出TRUST框架，通过跨频协作适配器、多粒度运动感知模块和视觉查询语义聚合，解决超声视频中时空变化和语义差异问题，在腹部创伤数据集上性能提升9.63%。

Comments Accepted to MICCAI 2026, 11 pages, 5 figures

An Approach to Enriching Surgical Video Datasets for Fine-Grained Spatial-Temporal Understanding of Vision-Language Models

一种丰富手术视频数据集的方法，用于视觉-语言模型的细粒度时空理解

Lennart Maack, Alexander Schlaefer

机构 * Hamburg University of Technology（汉堡理工大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SurgSTU-Pipeline生成管道，通过时空连续性过滤创建细粒度时空问答数据集SurgSTU，提升视觉-语言模型在手术视频中的时空理解能力。

IWP: Token Pruning as Implicit Weight Pruning in Large Vision Language Models

IWP：大型视觉语言模型中的隐式权重剪枝与令牌剪枝

Dong-Jae Lee, Sunghyun Baek, Junmo Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出基于注意力对偶形式的无训练令牌剪枝框架，通过度量令牌的信息量和冗余度，结合渐进式分块最大边际相关性选择子集，在保持性能的同时提升效率。