视觉大模型 / VLM

When Recovery Matters: The Blind Spot of Surrogate Privacy in MLLM Editing

当恢复至关重要时：MLLM编辑中替代隐私的盲点

Siyuan Xu, Yibing Liu, Peilin Chen, Yung-Hui LI, Shiqi Wang, Sam Kwong

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Hon Hai Research Institute（鸿海研究院） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

专题命中 其他VLM ：MLLM(title,title_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大模型编辑中的隐私风险，提出首个面向恢复的替代隐私保护编辑基准SPPE，涵盖36个细粒度隐私类别和65个编辑指令，并设计可编辑性评估与替代到源编辑恢复两个任务及对应方法。

Never Seen Before: Benchmarking Genuine Zero-Shot Composed Image Retrieval with Consistent Video-Sourced Datasets

前所未见：基于一致视频源数据集的真正零样本组合图像检索基准测试

Zhenyu Yang, Zemin Du, Shengsheng Qian, Changsheng Xu

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

专题命中 其他VLM ：MLLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对现有零样本组合图像检索数据集存在参考与目标图像不相关、非真正零样本的问题，提出ZeroSight基准，包含来自视频的一致参考-目标对和训练无关的MLLM驱动方法SC4CIR，通过三重对称一致性检查识别难负样本，实验表明现有方法性能被高估。

TraRA: Trajectory-level Recognition Aggregation for Video Text Spotting in Urban Surveillance

TraRA: 面向城市监控视频文本识别的轨迹级识别聚合方法

Duc Tri Tran, Trung Thanh Nguyen, Vijay John, Phi Le Nguyen, Yasutomo Kawanishi

机构 * RIKEN（日本理化学研究所） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科学技术大学） ； Nagoya University（名古屋大学） ； Lawrence Technological University（劳伦斯技术大学） ； Ritsumeikan University（立命馆大学） 纠错

专题命中 其他VLM ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出TraRA方法，通过轨迹级文本识别聚合，利用时间与多模态一致性，解决监控视频中运动模糊、遮挡等导致的帧级识别不一致问题，在多个基准上提升跟踪与识别性能。

Comments 22nd IEEE International Conference on Advanced Visual and Signal-Based Systems