视觉大模型 / VLM

Polish Medical Visual Question Answering: Vision-Language Models Underutilize Visual Evidence

波兰医学视觉问答：视觉语言模型未充分利用视觉证据

Jakub Pokrywka, Łukasz Grzybowski, Antoni Lasik, Marek Kubis, Jeremi Ignacy Kaczmarek, Wojciech Kusa

机构 * ARAAI Poland（波兰ARAAI） ； NASK National Research Institute（NASK国家研究院） ； Poznań University of Medical Sciences（波兹南医科大学） ； T. Marciniak Lower Silesian Specialist Hospital（T.马尔奇尼亚克下西里西亚专科医院） ； Adam Mickiewicz University（亚当·密茨凯维奇大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(title,abstract)；visual question answering(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究构建了波兰医学VQA基准，评估多类视觉语言模型，发现模型未充分利用视觉证据，仅从文本或答案选项即可达到高于随机水平的准确率，仅GPT-5.6在部分子集上超人类表现。

Reasoning for Social Audio-Visual Question Answering: Where Do We Stand?

社会视听问答的推理：我们处于什么阶段？

Koen P. de Vries, Xavier Alameda-Pineda, Estefanía Talavera, Stéphane Lathuilière

机构 * Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； Univ. Grenoble Alpes（格勒诺布尔大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； University of Twente（特文特大学） 纠错

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

AI总结 本文针对社会视听问答研究，发现IntentBench存在高噪声，Vanilla SFT基线性能优于现有推理方法，仅用文本模态即可实现与视频相当的性能，并发布了IntentBench-Prime等资源。

Comments Accepted at HCMIW ECCV workshop. Code available here: https://github.com/koenv759/VanillaSFT

From Multi-Resolution Cells to Gigapixel Whole Slide Images Foundation Model for Computational Pathology

从多分辨率细胞到千兆像素全切片图像：用于计算病理学的基础模型

Basit Alawode, Moshira Ali Abdalla, Dwarikanath Mahapatra, Muzammal Naseer, Sajid Javed

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

AI总结 针对现有计算病理学模型泛化性受限的问题，提出多分辨率金字塔Transformer（MRPT），经多分辨率自监督预训练后，在34个数据集的多项任务中性能优于同类模型与多模态大语言模型。

UniTraffic-Agent: Unified Traffic Video Reasoning for AI City Challenge 2026 Track 3 with Two Out-of-Domain Evaluations

UniTraffic-Agent：面向2026年AI城市挑战赛第3赛道的统一交通视频推理，含两项域外评估

Peng Li, Qianqian Xu, Shilong Bao, Yangbangyan Jiang, Qingming Huang

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Computing Technology (ICT), Chinese Academy of Sciences (CAS)（中国科学院计算技术研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京智源人工智能研究院） ； School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） 纠错

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

AI总结 UniTraffic-Agent是第10届AI城市挑战赛第3赛道的MR-CAS解决方案，采用观察-推理-行动-验证工作流，在TAR、FETV、PSI-VQA三项任务中取得相应排名，为交通视频推理提供了新方案。

Comments This paper has been accepted to ECCV 2026 AI City Challenge Workshop

Adjustable Text-Guided Backdoor Attacks with Natural-Word Triggers on Multimodal Pretrained Models

隐蔽且可调节的文本引导后门攻击多模态预训练模型

Yiyang Zhang, Chaojian Yu, Ziming Hong, Yuanjie Shao, Qinmu Peng, Tongliang Liu, Xinge You

机构 * National Anti-Counterfeit Engineering Research Center, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学国家防伪工程技术研究中心） ； School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） ； Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼大学悉尼人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于文本的后门攻击方法，利用常见文本词汇作为触发器，提升攻击隐蔽性和实用性，并通过视觉对抗扰动调节模型对文本触发器的学习，实现可控的攻击效果。

HybridRAG-BN: A Retrieval-Augmented Framework with Fine-Tuned Verification for Bangla KBQA

HybridRAG-BN：面向孟加拉语知识库问答的带微调验证的检索增强框架

Rathijit Aich, Nirjhar Das, Mahfuzulhoq Chowdhury

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)

AI总结 针对孟加拉语KBQA的低资源挑战，提出HybridRAG-BN框架，整合混合检索、答案生成与LoRA微调的验证模块，经实验获竞赛双排行榜第一。

Comments Developed for the IEEE Computer Society CUET Student Branch

HC-RAG: Evidence-Centric Retrieval-Augmented Generation over Heterogeneous Financial Filings

HC-RAG：面向异构金融文件的以证据为中心的检索增强生成

Siyuan Chen, Huaye Tan, You Li, Jiajun Liang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Central South University（中南大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)

AI总结 HC-RAG是面向异构金融文件的以证据为中心的分层跨模态RAG框架，通过构建类型化金融证据图、按意图路由证据，在金融问答基准上较RAPTOR、GraphRAG取得显著性能提升。

Comments 16 pages, 5 figures

MLLM-Routed Heterogeneous Ensembles for Robust Cross-Dataset Image Classification

用于鲁棒跨数据集图像分类的MLLM路由异质集成模型

Daniel Perkins, John Squires, Janou Milligan, Chandra Raskoti, Linda Ungerboeck

机构 * The Bredesen Center for Interdisciplinary Research and Graduate Education（布雷德森跨学科研究与研究生教育中心） ； University of Tennessee Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(title,title_cn)；vision-language model(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对跨数据集图像分类泛化难题，提出ARMDIL模型，通过MLLM智能体动态路由图像到适配的视觉骨干，兼具竞争力、高适应性与可解释性，为通用视觉系统奠定基础。

Comments 8 pages, 4 figures, 7 tables

Zoom In, Reason Out: Efficient Far-field Anomaly Detection in Expressway Surveillance Videos via Focused VLM Reasoning Guided by Bayesian Inference

聚焦推理，推断出异常：通过贝叶斯推理引导的聚焦VLM推理实现高速公路视频远场异常检测

Xiaowei Mao, Bowen Sui, Weijie Zhang, Yawen Yang, Shengnan Guo, Shilong Zhao, Jiaqi Lin, Tingrui Wu, Youfang Lin, Huaiyu Wan

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Big Data & Artificial Intelligence in Transportation, Ministry of Education（教育部交通运输大数据与人工智能重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence (2018)（北京市交通数据挖掘与具身智能重点实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(title,title_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出VIBES框架，通过贝叶斯推理引导的聚焦VLM推理，解决远场目标异常检测中的注意力稀释和计算成本问题，提升检测准确性和实时效率。

Spa3R: Predictive Spatial Field Modeling for 3D Visual Reasoning

Spa3R：用于3D视觉推理的预测空间场建模

Haoyi Jiang, Liu Liu, Xinjie Wang, Yonghao He, Wei Sui, Zhizhong Su, Wenyu Liu, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学） ； Horizon Robotics ； D-Robotics Intern at D-Robotics（D-Robotics 实习生） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title)；VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；grounding(abstract)

AI总结 Spa3R通过自监督学习从多视角图像中提取统一的空间表示，提升3D视觉推理能力，实现与VLMs的结合，达到3D VQA任务的高准确率。

LongEarth-R1: Benchmarking and Aligning Vision-Language Models for Long-Horizon Earth Observation Reasoning

LongEarth-R1：用于长时序地球观测推理的视觉语言模型基准测试与对齐

Yupan Ding, Jing Xiao, Zhenyuan Zhang, Chaofeng Chen, Liang Liao, Gui-Song Xia, Mi Wang

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究推出长时序地球观测推理基准LongEarth-Bench，开发LongEarth-R1模型，在全部12项长序列遥感推理任务中表现最优，同时在标准遥感基准上保持竞争力。

TennisVAR: A Stroke-Evidence-Grounded Multimodal Large Language Model for Tactical Reasoning in Tennis Videos

TennisVAR：一种基于击球证据的多模态大语言模型，用于网球视频中的战术推理

Yifan Mei, Qingling Shi, Changli Wu, Jiayuan Rao, Jiayi Ji, Liujuan Cao

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对网球视频理解的感知与理解差距，提出回合级战术推理任务，构建专家标注基准TRACE，开发基于证据的多模态大语言模型TennisVAR，实现网球视频的战术推理。

Comments Project Page: https://whynotgit2025.github.io/TennisVAR/

SPARED: Reasoning-Based AI-Generated Image Detection via Adversarially Edited Data

SPARED：基于推理的AI生成图像检测方法，采用对抗编辑数据

Yicheng Bao, Xiahui Guo, Xuhong Wang, Xin Tan

专题命中 视觉推理 ：MLLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本研究提出对抗强化学习框架SPARED，通过扩散图像编辑器与推理型MLLM的交替博弈，训练出能抗捷径、泛化能力强的AI生成图像检测器，在三个外部基准上性能单调提升。

Spatial Memory Agent: Experience-Grounded Procedure Memory for Spatial Intelligence

空间记忆智能体：用于空间智能的基于经验的过程记忆

Haokai Zhang, Yuhang Ding, Yunshu Zhou, Xinze Du, Shengtao Zhang, Zhiyue Zhao, Yuling Xi, Hao Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出SMA框架，让冻结VLM智能体无需外部空间工具，通过无参数更新自进化提升空间推理，在多基准和模型上表现最优，提供了空间自进化的实用路径。

Comments Under Review

CityRiSE: Reasoning Urban Socio-Economic Status in Large Vision-Language Models via Reinforcement Learning

CityRiSE：基于强化学习的大视觉语言模型城市社会经济地位推理框架

Tianhui Liu, Hetian Pang, Xin Zhang, Jie Feng, Pan Hui, Yong Li

机构 * Information Hub, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）信息中心） ； Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本研究提出CityRiSE框架，结合强化学习与大视觉语言模型，提升城市社会经济感知的预测准确性与泛化能力，尤其在未见城市和指标上表现优异。

Comments Accepted by ACM MM 2026, https://github.com/tsinghua-fib-lab/CityRiSE

NARU: A Benchmark for NARrative Evolution and Cultural Nuance Understanding in Japanese Extreme Long Video

NARU：用于理解日语超长视频中叙事演变与文化细微差别的基准

Yuheng Huang, Jianlang Chen, Jiayang Song, Hua Qi, Aza Kai, Vincent Markert, Edison Marrese-Taylor, Jianjun Zhao, Lei Ma

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Kyushu University（九州大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； Infinimind Japan Inc.（Infinimind日本公司） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 该研究推出NARU基准，涵盖155个146.8小时日语视频的1481个问题，评估模型在长程叙事整合与文化推理上的局限，为MLLM开发提供测试平台。

Comments Yuheng Huang and Jianlang Chen contributed equally to this work. More details available on the project's website https://ma-labo.github.io/naru/ and https://infinimind.io/en/company/news/2026/narubench-release

Generalizable Operating Room Expert with Multimodal Enhancement

具备多模态增强能力的可泛化手术室专家

Peiqi He, Zhenhao Zhang, Yixiang Zhang, Jiaxin Liu, Xiongjun Zhao, Shaoliang Peng

专题命中 视觉推理 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对手术室空间建模的局限，提出仅用RGB图像推理的多模态大语言模型OR-Expert，通过内部推导空间线索实现三维推理，在手术室基准上达SOTA且泛化性良好。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026

EgoMonth: A Month-Level Egocentric Video Benchmark for Long-Term Spatiotemporal Memory

EgoMonth：面向长期时空记忆的月级自我中心视频基准

Weitao Chen, Hu Jiaxin, Xie Tianyidan, Yang Li, Yuyi Qian, Banghao Xu, Ziheng Tang, Shenyi Wang, Mingyue Yu, Duo Li, Jiacheng Shi, Gao Wang, Zhan Xu, Zhicheng Qiu, Xuanfu Li, Jian Yang, Lanjun Wang, Zili Yi

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究人员推出首个月级自我中心视频基准EgoMonth，评估发现当前主流MLLMs的长期时空记忆能力远逊于人类，仅为有损总结器而非忠实记忆器。

Comments 21 pages, 4 figures, 6 tables, including appendices

How Good are Foundation Models in Longitudinal MRI Disease Progression Reasoning?

基础模型在纵向MRI疾病进展推理中的表现如何？

Wafa Al Ghallabi, Ritesh Thawkar, Sara Ghaboura, Omkar Thawakar, Numan Saeed, Dana Al Nuaimi, Ajnas Alkatheeri, Salman Khan, Fahad Shahbaz Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Department of Health Abu Dhabi（阿布扎比卫生部） ； Fatima College of Health Sciences（法蒂玛健康科学学院） ； Linköping University（林雪平大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究推出Time-Aware Multi-View MRI基准，评估16个视觉-语言模型在纵向MRI疾病进展推理中的表现，发现模型在变化方向识别等方面存在缺陷，多视角输入对模型性能有特定影响。

Comments Accepted at MICCAI 2026 (Early Accept). 11 pages, 3 figures, 2 tables

Training and Benchmarking Code Generation for Physics-Inspired Animations

SimuScene: 通过训练和基准测试代码生成来模拟物理场景

Yanan Wang, Renxi Wang, Yongxin Wang, Xuezhi Liang, Fajri Koto, Timothy Baldwin, Xiaodan Liang, Haonan Li

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SimuScene通过训练和基准测试代码生成模型，旨在提高模拟物理场景的能力，实验显示即使最强模型也仅达21.5%的通过率，表明该任务具有挑战性。

Beyond Correctness: Benchmarking and Aligning Response Behaviors in Hybrid-Thinking MLLMs

超越正确性：混合思维多模态大语言模型（MLLM）的响应行为基准测试与对齐

Xinming Wang, Weinong Wang, Hongming Yang, Yansong Lin, Zheng Ruan, Shangpin Peng, Qiming Peng, Nan Qiao, Fengyuan Lu, Guoqing Ma, Marito Li, Songyang Zhang, Saiyong Yang, Han Hu, Yonglong Tian, Xu-Yao Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Large Language Model Department, Tencent（腾讯大语言模型部） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(title_cn,summary_cn)；grounding(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对混合思维 MLLM 的思维与非思维模式响应错位问题，构建 PatternEval 基准并开发 PatternRL 方法，可减轻跨模式错位且任务性能损失极小。

Comments 8 tables and 6figures

Scaling Representation Diversity: Modulated Attention and Reconstructive Regularization for Visual Grounding

扩展表示多样性：用于视觉定位的调制注意力与重构正则化

Junyi Hu, Tian Bai, Fengyi Wu, Yian Huang, Wei Wen, Zaoli Li, Junli Lin, Xingchen Li, Zhenming Peng, Yi Zhang

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对指代表达理解模型跨数据集泛化能力有限的问题，提出含mACH与JEPA辅助流的架构及Objects365-Caption数据，实现了强泛化与具竞争力的REC性能。

Comments 21 pages, 10 figures, 6 tables

Dual-Stream Cross-Anchor Correction Grounding Long-Form Captions and the Domain Limits of Object-Level Anchors

双流跨锚校正：接地长文本描述与对象级锚点的域限制

LingKai Bu

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型的长文本描述对象幻觉问题，本文提出双流跨锚校正方法，通过耦合感知流与认知流提升精度，在长文本场景下实现最优性能，且存在域条件性限制。

FUSE: Active Functional Affordance Grounding through Adaptive Semantic-Geometric Evidence Acquisition

FUSE：通过自适应语义-几何证据获取实现主动功能可供性接地

Zhou Chen, Sathyanarayanan N. Aakur

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出主动功能可供性接地任务，构建FUSE框架结合不确定性驱动探索与摊销规划器，基于Habitat基准验证其在非神示接地中性能最优且计算量降低1.33倍。

Comments Under review. 15 Pages. 9 tables, 3 Figures

CogChat: Knowledge Graph-Augmented Conversational AI with Heterogeneous Graph Transformer for Cognitive Grounding in Design Generation

CogChat：结合知识图谱与异构图变换器的对话式人工智能，用于设计生成中的认知接地

Jiin Choi, Kyung Hoon Hyun

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)

AI总结 本研究提出结合异构图变换器的CogChat框架，以设计师专属动态知识图谱为基础，提升设计对话的上下文保留度与意图解读效果，降低认知负荷，为LLM交互的长期上下文管理提供新方法。

BavGround: A Benchmark for Regional Cultural Grounding and Dialect Competence in Bavarian

BavGround：巴伐利亚区域文化接地与方言能力基准

Jophin John, Michael Hoffmann, Jan Fillies, Michael A. Hedderich, Barbara Plank

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） ； Center for Information and Language Processing, LMU Munich（慕尼黑大学信息与语言处理中心） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Leibniz Supercomputing Centre (LRZ)（莱布尼茨超级计算中心） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)

AI总结 该研究推出BavGround基准，评估LLM的巴伐利亚区域文化接地与方言能力，发现多语言模型在巴伐利亚语及源接地问题上表现欠佳，且评估协议会显著影响结论。

AmalthAI: An Open-Source Computer Vision Platform for Cultural Heritage

AmalthAI：面向文化遗产的开源计算机视觉平台

Christos Chatzisavvas, Stelios Alvanos, Efstratios Politis, Panagiotis Rigas, Thomas Pappas, Ioannis Giannoukos, Nikolaos Mitianoudis, Agata Ulanowska, Katarzyna Żebrowska, Nazarij Buławka, Christina Margariti, George Pavlidis, Chairi Kiourt, Anestis Koutsoudis, Vassilis Katsouros, George Ioannakis

机构 * Democritus University of Thrace（德谟克利特色雷斯大学） ； Athena Research Center（雅典娜研究中心） ； National and Kapodistrian University of Athens（雅典国立卡波迪斯特里亚大学） ； University of Warsaw（华沙大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 AmalthAI是面向文化遗产领域专家的开源计算机视觉平台，通过集成Kubeflow、Katib等工具，支持数据集管理、模型训练与推理，可保障敏感考古数据安全，已在黏土织物印痕数据集上验证其功能。

Hunyuan3D-Buffalo 1.0: A Unified Multimodal Model for Scalable 3D Generation, Understanding, and Editing

Hunyuan3D-Buffalo 1.0：用于可扩展3D生成、理解与编辑的统一多模态模型

Junliang Ye, Kenkun Liu, Guocun Wang, Yang Li, Yansong Qu, Chunshi Wang, Jingwei Xu, Yunhan Yang, Zibo Zhao, Jiachen Xu, Jiaao Yu, Lifu Wang, Zhihao Liang, Xin Huang, Zhuo Chen, Chunchao Guo

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 Hunyuan3D-Buffalo 1.0是支持3D理解、文本到3D生成等功能的统一多模态模型，构建87M规模语料库训练，在相关基准上达SOTA或领先性能，验证了统一训练的有效性。

Comments Project Page: https://tencent-hunyuan.github.io/Hunyuan3D-Buffalo1.0

Numeracy in Large Language Models: Fundamental Limitations and Paths to Improvement

大型语言模型中的数字能力：基本局限与改进路径

Aoxin Ni

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对LLMs在基础数值任务中的不可靠性，提出数值基础框架（NGF）并结合三大基准评估前沿模型，给出改进数值能力的部署建议与研究方向。

VOS-Agent: The 1st Place Solution for the 8th LSVOS Challenge (MOSEv2 Track)

VOS-Agent：第8届LSVOS挑战赛（MOSEv2赛道）的第一名解决方案

Canyang Wu, Jinrong Zhang, Xusheng He, Ce Bian, Xianjing Han, Jianlong Wu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对复杂视频目标分割中微小目标、语义主导目标的稳健传播难题，本文提出VOS-Agent协作框架，以SAM3为共享密集分割模块，根据目标特征激活专用智能体，在ECCV 2026第8届LSVOS挑战赛MOSEv2赛道获第一名，J&JF指标达69.82%。

Comments 1st Place Solution for the 8th LSVOS MOSEv2 Challenge (ECCV 2026 Workshop)