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AI 大模型

视觉大模型 / VLM

视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。

2026-07-23 至 2026-07-23 共收录 3 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 视觉问答 3 篇

2607.20284 2026-07-23 cs.CV 新提交 85%

Multimodal Large Language Models for Remote Sensing Image Understanding: Domain-Specific or General-Purpose?

用于遥感图像理解的多模态大语言模型:领域特定还是通用?

Qiwei Ma, Chunping Qiu, Xinjun Cheng, Xiaoyu Zhang, Puhong Duan, Ke Yang, Xudong Kang, Shutao Li

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University(湖南大学人工智能与机器人学院) Intelligent Game and Decision Lab (IGDL)(智能游戏与决策实验室) Yuelushan Center for Industrial Innovation(岳麓山工业创新中心)

专题命中 视觉问答 :multimodal large language model(title,abstract);visual question answering(abstract);grounding(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文针对遥感图像理解的多模态大语言模型展开研究,通过系统调查和评估,比较其与通用模型在不同任务上的表现,发现当前模型存在局限,进而给出未来方向,为开发相关模型提供系统参考。

Comments 27 pages, 11 figures

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2607.19528 2026-07-23 cs.CV cs.AI 新提交 79%

D3VL: Understanding Driving Scenes from 3D Time Series Data and Video with Language Models

D3VL:利用语言模型从3D时间序列数据和视频中理解驾驶场景

Heesang Han, A. Lynn Abbott, Abhijit Sarkar

机构 * Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech(弗吉尼亚理工大学布拉德利电气与计算机工程系) Virginia Tech Transportation Institute(弗吉尼亚理工大学交通研究所) Sanghani Center for Artificial Intelligence and Data Analytics(桑哈尼人工智能与数据分析中心)

专题命中 视觉问答 :MLLM(abstract,abstract_cn);multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文针对自动驾驶中多模态大语言模型,提出D3VL框架,整合2D和3D时间序列数据,回答交通场景相关问题,在KITTI问答数据集上性能提升11%,并引入Waymo QA数据集扩展以评估模型在多样驾驶条件下处理3D和时间序列数据的能力。

Comments Accepted to IEEE IV 2026

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2607.19624 2026-07-23 cs.CV 新提交 57%

Pathologist Attention-Aligned Report Generation for Prostate Histopathology

用于前列腺组织病理学的病理学家注意力对齐报告生成

Ruoyu Xue, Suryakant Singh, Souradeep Chakraborty, Pierre Marza, Oksana Yaskiv, Constantin Friedman, Natallia Sheuka, Paul Friedman, Bharat Ramlal, Beatrice Knudsen, Rajarsi Gupta, Joel Saltz, Prateek Prasanna, Gregory Zelinsky, Dimitris Samaras

机构 * Department of Computer Science, Stony Brook University(纽约州立大学石溪分校计算机科学系) Department of Biomedical Informatics, Stony Brook University(纽约州立大学石溪分校生物医学信息学系) Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Gustave Roussy, INSERM, IHU PRISM, Cancer Data Science Unit(巴黎萨克雷大学、中央理工高等电力学院、古斯塔夫·鲁西研究所、法国国家健康与医学研究院、PRISM综合大学医院、癌症数据科学单元) Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, MICS Laboratory(巴黎萨克雷大学、中央理工高等电力学院、MICS实验室) Department of Pathology and Laboratory Medicine, Northwell Health Laboratories(诺斯韦尔健康实验室病理与检验医学部) Department of Pathology, University of Utah School of Medicine(犹他大学医学院病理系) Department of Psychology, Stony Brook University(纽约州立大学石溪分校心理学系)

专题命中 视觉问答 :visual question answering(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究将人类注意力引入前列腺病理报告生成模型训练,收集多模态数据集,通过注意力对齐损失微调模型,在两个模型上评估,在报告生成和视觉问答任务中取得较好效果,模型注意力图与病理学家注意力更对齐。

Comments 11 pages, 4 figures, accepted for publication at the 29th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI 2026)

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