视觉大模型 / VLM

MemLens: Benchmarking Multimodal Long-Term Memory in Large Vision-Language Models

MemLens：大型视觉-语言模型多模态长期记忆的基准测试

Xiyu Ren, Zhaowei Wang, Yiming Du, Zhongwei Xie, Chi Liu, Xinlin Yang, Haoyue Feng, Wenjun Pan, Tianshi Zheng, Baixuan Xu, Zhengnan Li, Yangqiu Song, Ginny Wong, Simon See

机构 * CSE Deparment, HKUST（香港科技大学计算机科学与工程系） ； CUHK（香港大学） ； OmniMemory (Shenzhen) Intelligent Technology Co., Ltd.（深圳奥米克记忆科技有限公司） ； NVIDIA AI Technology Center (NVAITC), NVIDIA, Santa Clara, USA（英伟达AI技术中心（NVAITC），英伟达，美国圣克拉拉） 纠错

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

AI总结 MemLens基准测试评估大型视觉-语言模型在多模态多会话对话中的长期记忆能力，通过789个问题测试五种记忆能力，揭示长上下文模型和记忆增强代理的优缺点，推动混合架构发展。

Comments Work in progress

EARL: Towards a Unified Analysis-Guided Reinforcement Learning Framework for Egocentric Interaction Reasoning and Pixel Grounding

EARL：一种统一的分析引导强化学习框架，用于第一人称交互推理与像素定位

Yuejiao Su, Xinshen Zhang, Zhen Ye, Lei Yao, Lap-Pui Chau, Yi Wang

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR（香港理工大学电子与电气工程系） ； Division of Emerging Interdisciplinary Areas (EMIA), The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR（香港理工大学新兴跨学科领域研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出EARL框架，通过分析引导特征合成器提升第一人称交互推理与像素定位的准确性，实验显示在Ego-IRGBench上像素定位达到65.48% cIoU，优于现有方法。

Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://github.com/yuggiehk/EARL

From Mirage to Grounding: Towards Reliable Multimodal Circuit-to-Verilog Code Generation

从幻象到基础：迈向可靠的多模态电路到Verilog代码生成

Guang Yang, Xing Hu, Xiang Chen, Xin Xi

机构 * State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security, Hangzhou（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院，杭州） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, Nantong University（人工智能与计算机科学学院，南通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VeriGround模型，通过标识符匿名化、拒绝增强和D-ORPO对齐，解决了多模态模型在电路到Verilog代码生成中的可靠性问题，验证了真实视觉基础的重要性。

Grounding Agent Memory in Contextual Intent

在上下文意图中 grounding 代理记忆

Ruozhen Yang, Yucheng Jiang, Yueqi Jiang, Priyanka Kargupta, Yunyi Zhang, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 STITCH通过上下文意图索引提升长周期交互的记忆检索能力，有效减少歧义和干扰，实现在动态目标轨迹中的高效检索。

Comments ACL 2026

Grounding Machine Creativity in Game Design Knowledge Representations: Empirical Probing of LLM-Based Executable Synthesis of Goal Playable Patterns under Structural Constraints

将机器创造力扎根于游戏设计知识表示：在结构约束下对基于LLM的可执行合成目标可玩模式的实证探测

Hugh Xuechen Liu, Kıvanç Tatar

机构 * Chalmers University of Technology and University of Gothenburg（楚德大学技术学院和哥德堡大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了在结构约束下，基于LLM的可执行合成目标可玩模式的可行性，通过对比不同生成方法，揭示了结构和项目层面的瓶颈问题。

Grounding Before Generalizing: How AI Differs from Humans in Causal Transfer

在泛化之前建立基础：人工智能如何与人类在因果迁移中不同

Liangru Xiang, Yuxi Ma, Zhihao Cao, Yixin Zhu, Song-Chun Zhu

机构 * Department of Automation（清华大学自动化系） ； Institute for Artificial Intelligence（北京大学人工智能研究院） ； School of Psychological and Cognitive Sciences（北京大学心理与认知科学系） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence（通用人工智能国家重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Behavior and Mental Health（北京行为与心理健康重点实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；vision language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了人工智能与人类在因果迁移中的差异，发现AI模型在缺乏环境基础映射时难以高效迁移，而人类能利用先验结构知识。文本条件中AI表现优异，但视觉信息反而降低性能，揭示AI依赖符号处理而非多模态推理。

Object Referring-Guided Scanpath Prediction with Perception-Enhanced Vision-Language Models

基于感知增强的视觉-语言模型的物体指称引导的注视路径预测

Rong Quan, Yantao Lai, Dong Liang, Jie Qin

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ScanVLA模型，通过融合视觉和语言特征提升物体指称引导的注视路径预测性能，引入历史增强解码器和冻结分割LoRA辅助定位，提升预测精度且不增加计算成本。

Comments ICMR 2026

ReCap: Lightweight Referential Grounding for Coherent Story Visualization

ReCap：轻量级指代 grounding 以实现连贯故事可视化

Aditya Arora, Akshita Gupta, Pau Rodriguez, Marcus Rohrbach

机构 * 1 Technical University of Darmstadt \& hessian.AI, Germany -2em 纠错

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

AI总结 ReCap 提出一种轻量级框架，通过视觉锚点提升角色稳定性与视觉一致性，无需修改基础扩散模型，在两个故事可视化基准上取得新高。

Comments Diffusion Models, Story Visualization

More Than Meets the Eye: Measuring the Semiotic Gap in Vision-Language Models via Semantic Anchorage

超越表象：通过语义锚定测量视觉语言模型中的象征性差距

Wei He

机构 * IDSAI, University of Exeter（IDSAI研究所，埃克塞特大学） 纠错

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

AI总结 研究通过引入DIVA基准测试，探讨高视觉保真度是否干扰视觉抽象中的隐喻构成性，提出语义对齐差距和方向偏置指标，发现模型规模无法解决字面偏好，高保真度导致象征性对齐减弱。

Comments 16 pages, 4 figures. Accepted to the Main Conference of ACL 2026

Prompt Sensitivity in Vision-Language Grounding: How Small Changes in Wording Affect Object Detection

视觉-语言接地中的提示敏感性：语言表述的微小变化如何影响目标检测

Dawar Jyoti Deka, Amit Sethi, Syed Mohammad Ali

机构 * Department of Aerospace Engineering, Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校航空航天工程系） ； Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校电气工程系） 纠错

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

AI总结 研究通过控制实验发现，不同表述的提示会导致目标检测结果不稳定，且这种不稳定性源于argmax选择机制而非文本距离。

Comments 5 pages, 9 figures, 1 table. Accepted at ICCAI 2026 (The 12th International Conference on Computing and Artificial Intelligence), Okinawa, Japan, April 24-27, 2026

VRAG-DFD: Verifiable Retrieval-Augmentation for MLLM-based Deepfake Detection

VRAG-DFD: 可验证检索增强的基于大语言模型的深度伪造检测

Hui Han, Shunli Wang, Yandan Zhao, Taiping Yao, Shouhong Ding

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出VRAG-DFD框架，通过结合检索增强生成和强化学习，解决深度伪造检测中专业伪造知识不足的问题，提升大语言模型的推理能力。

ArrowGEV: Grounding Events in Video via Learning the Arrow of Time

ArrowGEV：通过学习时间之箭来视频中接地事件

Fangxu Yu, Ziyao Lu, Liqiang Niu, Fandong Meng, Jie Zhou

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院，中国） ； Pattern Recognition Center, WeChat AI, Tencent Inc, China（腾讯人工智能研究院，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出ArrowGEV框架，通过学习时间方向性提升视频中事件接地与时间理解能力，通过区分时间敏感和时间不敏感事件增强模型鲁棒性与泛化能力。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

TennisTV: Do Multimodal Large Language Models Understand Tennis Rallies?

TennisTV: 多模态大语言模型能否理解网球发球？

Zhongyuan Bao, Lejun Zhang

机构 * New York University（纽约大学） ； Tandon School of Engineering（坦顿工程学院） ； Shanghai, China（上海，中国） ； New York, USA（纽约，美国） 纠错

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

AI总结 TennisTV是首个全面评估网球视频理解的基准，通过模拟发球过程中的连续击球事件，评估17种大语言模型在网球视频理解中的表现，发现帧采样密度需平衡且需提升时间定位能力。

Don't Let the Video Speak: Audio-Contrastive Preference Optimization for Audio-Visual Language Models

别让视频说话：面向音频-视觉语言模型的音频对比偏好优化

Ami Baid, Zihui Xue, Kristen Grauman

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本文提出ACPO方法，通过引入输出对比和输入对比目标，解决音频-视觉语言模型中视频驱动的音频幻觉问题，提升音频真实性和多模态能力。

Comments Project page: https://vision.cs.utexas.edu/projects/acpo/

Improving the Reasoning of Multi-Image Grounding in MLLMs via Reinforcement Learning

通过强化学习提升多图像接地在MLLMs中的推理能力

Bob Zhang, Haoran Li, Tao Zhang, Jianan Li, Cilin Yan, Xikai Liu, Jiayin Cai, Yanbin Hao

机构 * Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

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

AI总结 本文通过强化学习策略提升多图像接地任务中MLLMs的推理能力，采用合成CoT数据、LoRA微调和规则引导的RL方法，实验表明在MIG-Bench和多个领域外基准上效果显著。

Comments 5 pages

How Should Video LLMs Output Time? An Analysis of Efficient Temporal Grounding Paradigms

视频大语言模型应如何输出时间？对高效时间接地范式的分析

Shengji Jin, Yuanhao Zou, Victor Zhu, Zhengping Ji, Chen Chen

机构 * The University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； Axon（Axon公司） 纠错

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

AI总结 本文对比三种主流视频时间接地范式，探讨输出设计对精度与效率的影响，发现连续分布范式在效率-精度权衡中表现最佳。

Comments CVPR 2026 Workshop Paper

UniversalVTG: A Universal and Lightweight Foundation Model for Video Temporal Grounding

UniversalVTG: 一种通用且轻量的视频时间定位基础模型

Joungbin An, Agrim Jain, Kristen Grauman

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本文提出UniversalVTG，一种通用轻量视频时间定位模型，通过大规模跨数据集预训练实现高效长视频定位，优于专用模型且比大语言模型更轻量。

Comments Project Page: https://vision.cs.utexas.edu/projects/universalvtg

Vision-Language Model-Guided Deep Unrolling Enables Personalized, Fast MRI

基于视觉-语言模型的深度展开实现个性化快速MRI

Fangmao Ju, Yuzhu He, Zhiwen Xue, Chunfeng Lian, Jianhua Ma

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

AI总结 本文提出PASS框架，利用视觉-语言模型指导深度展开网络，实现任务导向的快速成像，通过动态个性化成像流程提升MRI图像质量及诊断性能。

EGM: Efficient Visual Grounding Language Models

EGM: 高效视觉语义语言模型

Guanqi Zhan, Changye Li, Zhijian Liu, Yao Lu, Yi Wu, Song Han, Ligeng Zhu

机构 * NVIDIA（英伟达） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EGM，通过生成大量中等质量token来提升小模型的视觉语义能力，实验证明其在效率和性能上优于大模型。

Enhancing Medical Visual Grounding via Knowledge-guided Spatial Prompts

通过知识引导的空间提示增强医学视觉 grounding

Yifan Gao, Tao Zhou, Yi Zhou, Ke Zou, Yizhe Zhang, Huazhu Fu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Yong Yoo Lin School of Medicine, National University of Singapore（新加坡国立大学杨潞龄医学院） ； Institute of High-Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局高性能计算研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出KnowMVG框架，通过知识增强提示和全局局部注意力机制提升医学视觉 grounding的精度，实验显示在四个基准上优于现有方法。

Comments 10 pages, 6 figures

VLM-in-the-Loop: A Plug-In Quality Assurance Module for ECG Digitization Pipelines

VLM-in-the-Loop：一种用于心电图数字化流程的插件质量保证模块

Jiachen Li, Shihao Li, Soovadeep Bakshi, Wei Li, Dongmei Chen

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本文提出VLM-in-the-Loop模块，通过闭环VLM反馈提升心电图数字化流程质量，显著提高判定一致性与保真度，适用于多种后端系统，实现高质量心电图数字化。

VMAD: Visual-enhanced Multimodal Large Language Model for Zero-Shot Anomaly Detection

VMAD：视觉增强的多模态大语言模型用于零样本异常检测

Huilin Deng, Hongchen Luo, Wei Zhai, Yang Cao, Yu Kang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 VMAD通过结合视觉信息与多模态大语言模型，提升零样本异常检测的精度与分析能力，提出缺陷敏感结构学习和局部增强令牌压缩等方法，结合RIAD数据集验证了其有效性。

OddGridBench: Exposing the Lack of Fine-Grained Visual Discrepancy Sensitivity in Multimodal Large Language Models

OddGridBench: 暴露多模态大语言模型在细粒度视觉差异敏感性方面的不足

Tengjin Weng, Wenhao Jiang, Jingyi Wang, Ming Li, Lin Ma, Zhong Ming

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机与软件学院） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 本文提出OddGridBench基准，评估多模态大语言模型的视觉差异敏感性，发现其检测能力远低于人类，提出OddGrid-GRPO框架提升模型细粒度视觉辨别能力。

Comments accepted by CVPR 2026

Beyond Language: Grounding Referring Expressions with Hand Pointing in Egocentric Vision

超越语言：基于手部指向的自我中心视觉指称表达定位

Ling Li, Bowen Liu, Zinuo Zhan, Peng Jie, Jianhui Zhong, Kenglun Chang, Zhidong Deng

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 本文提出EgoPoint-Ground数据集，通过手部指向与语音结合的指称机制，改进视觉指称表达的定位方法，并提出SV-CoT框架提升多模态理解能力。

UniFunc3D: Unified Active Spatial-Temporal Grounding for 3D Functionality Segmentation

UniFunc3D: 统一的主动空间-时间接地用于3D功能分割

Jiaying Lin, Dan Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 UniFunc3D通过统一框架实现3D场景功能分割，利用多模态大语言模型作为主动观察者，结合语义、时间和空间推理，提升任务分解的准确性与效率，实现优于其他方法的性能。

GeoDiT: A Diffusion-based Vision-Language Model for Geospatial Understanding

GeoDiT：一种基于扩散的视觉-语言模型，用于地理空间理解

Jiaqi Liu, Ronghao Fu, Haoran Liu, Lang Sun, Bo Yang

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China（吉林大学计算机科学与技术学院，长春 130012，中国） ； Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education（教育部符号计算与知识工程重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出GeoDiT，一种基于扩散的视觉-语言模型，用于地理空间理解。该模型通过并行细化过程实现整体粗到细的合成，解决了传统自回归模型在结构化输出生成中的不足。

Group3D: MLLM-Driven Semantic Grouping for Open-Vocabulary 3D Object Detection

Group3D: 基于多模态大语言模型的开放词汇3D目标检测语义分组

Youbin Kim, Jinho Park, Hogun Park, Eunbyung Park

机构 * Department of Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University（成均馆大学人工智能系） ； Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（延世大学人工智能系） 纠错

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

AI总结 Group3D通过将语义约束整合到实例构建过程中，解决多视角开放词汇3D目标检测中的几何过合并问题，实现语义与几何一致性融合的检测框架。

Comments 24 pages, 7 figures, Project page: https://ubin108.github.io/Group3D/

GroundingME: Exposing the Visual Grounding Gap in MLLMs through Multi-Dimensional Evaluation

GroundingME：通过多维评估揭示MLLMs中的视觉 grounding 隙

Rang Li, Lei Li, Shuhuai Ren, Hao Tian, Shuhao Gu, Shicheng Li, Zihao Yue, Yudong Wang, Wenhan Ma, Zhe Yang, Jingyuan Ma, Zhifang Sui, Fuli Luo

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机学院，北京大学） ； LLM-Core Xiaomi（小米LLM-Core） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GroundingME基准，通过四个维度评估MLLMs的视觉 grounding 能力，揭示其在区分相似物体、理解空间关系、处理遮挡和拒绝无解查询方面的不足，发现最佳模型仅达到45.1%的准确率。

MedSPOT: A Workflow-Aware Sequential Grounding Benchmark for Clinical GUI

MedSPOT: 一种面向临床GUI的流程感知序列接地基准

Rozain Shakeel, Abdul Rahman Mohammad Ali, Muneeb Mushtaq, Tausifa Jan Saleem, Tajamul Ashraf

机构 * Gaash Research Lab, National Institute of Technology Srinagar, India（加什研究实验室，印度锡里纳杰尔国家理工学院） ； e\& Group, UAE（e&集团，阿联酋） ； Mohammad Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), UAE（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI），阿联酋） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Saudi Arabia（国王 Abdullah 科学技术大学（KAUST），沙特阿拉伯） 纠错

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

AI总结 MedSPOT针对临床GUI中需流程驱动的序列推理问题，通过216个任务驱动视频和597个标注关键帧，评估多模态模型在医疗软件中的可靠性与安全性。

Comments Project page: https://rozainmalik.github.io/MedSPOT_web/

Segmentation-Based Attention Entropy: Detecting and Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models

基于分割的注意力熵：在大视觉-语言模型中检测和缓解对象幻觉

Jiale Song, Jiaxin Luo, Xue-song Tang, Kuangrong Hao, Mingbo Zhao

机构 * School of Information and Intelligent Science, Donghua University, Shanghai, 201620, China（信息与智能科学学院，东华大学，上海，201620，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出基于分割的注意力熵(SAE)，通过语义分割量化视觉注意力不确定性，设计可靠性评分和注意力调整方法，有效缓解大视觉-语言模型中的对象幻觉问题。