视觉大模型 / VLM

DisasterTD: Disaster Toponym Disambiguation Using Multimodal LLMs and Cross-View Geolocalization

DisasterTD：使用多模态大语言模型和跨视角地理定位的灾害地名消歧

Wenping Yin, Ziqi Liu, Naixia Mou, Weijia Li, Danfeng Hong, Hao Li

机构 * College of Geodesy and Geomatics, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学测绘与地理信息学院） ； School of Environmental Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology（中国矿业大学环境与测绘学院） ； State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） ； Department of Geography, National University of Singapore（新加坡国立大学地理系） 纠错

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

AI总结 研究针对社交媒体图像地理参考模糊问题，提出DisasterTD框架，集成多模态大语言模型语义推理与跨视角地理定位，在飓风哈维数据集上评估，该方法优于基线，能有效进行细粒度灾害地理定位，提升不同距离下的定位准确率并减少误差。

Reasoning with Memory: A Temporal Granularity-Adaptive Framework for Training-Free Long Video Understanding

利用记忆进行推理：一种用于免训练长视频理解的时间粒度自适应框架

Linghao Meng, Qiankun Li, Junyuan Mao, Pujin Liao, Zhicheng He, Enbo Zhang, Kun Wang, Yang Liu, Huazhu Fu, Yueming Jin

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（高性能计算研究所，科学、技术与研究机构（A*STAR）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型长视频理解受限问题，提出ReMem框架，通过双级记忆增强自适应，在查询和视频级别分别处理，能适应不同时间粒度，经实验验证在多个基准测试中实现高效零样本性能，提升模型长视频推理能力。

Comments Accepted by ECCV 2026

Constraint-Anchored Reasoning Traces

约束锚定推理轨迹

Zehua Cheng, Wei Dai, Jiahao Sun

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 研究自回归多模态大语言模型错误滚雪球问题，提出神经符号框架CART，将自然语言推理与符号约束断言交织，经双管齐下的模块验证约束，防止错误传播，在多基准测试中降低滚雪球率、提高准确率并控制推理开销。

Comments 15 pages, ACM MM 2026

Advancing Multimodal Judge Models through a Capability-Oriented Benchmark and MCTS-Driven Data Generation

通过能力导向的基准和MCTS驱动的数据生成推进多模态评判模型

Zeyu Chen, Huanjin Yao, Ziwang Zhao, Min Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 本文提出M-JudgeBench和Judge-MCTS框架，通过能力导向的基准和MCTS驱动的数据生成提升多模态评判模型的评估能力。

IQA-T1: Tool-based Visual Evidence Reasoning for Image Quality Assessment

IQA-T1：基于工具的图像质量评估视觉证据推理

Jinjian Wu, Jiaqi Tang, Wei Wei, Yingying Yan, Jianmin Chen, Botong Geng, Lei Zhang, Qifeng Chen

机构 * School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机科学学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 针对开放世界图像质量评估难题，提出IQA-T1框架，通过自主调用工具生成视觉证据增强多模态大语言模型推理，构建Q-Tool数据集，实验表明该框架性能最佳且评估可解释、基于证据。

Comments Accepted by ECCV 2026

MatPhaseBench: A Semantics-Guided Benchmark for Materials Phase Diagrams Understanding

MatPhaseBench：用于材料相图理解的语义引导基准测试

Hanwen Wang, Sihan Liang, Zhiwei Liu, Yangang Wang, Wei Yan, Yuqin Liu, Zongguo Wang

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Institute of Metal Research, Chinese Academy of Sciences（中国科学院金属研究所） ； China University of Geosciences（中国地质大学） 纠错

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

AI总结 介绍用于材料相图理解的MatPhaseBench基准测试，从文献选图与文字构建，有复杂科学图像理解、图文全面对齐、高质量人工监督文本采集三个关键特性，实验显示当前VLM距专家理解有差距。

VisReason: A Large-Scale Dataset for Visual Chain-of-Thought Reasoning

VisReason: 面向视觉思维链推理的大规模数据集

Lingxiao Li, Yifan Wang, Xinyan Gao, Chen Tang, Xiangyu Yue, Chenyu You

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Boston University（波士顿大学） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） 纠错

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

AI总结 为解决多模态大模型缺乏大规模视觉思维链数据的问题，构建包含48.9万样本的VisReason数据集及专家级子集VisReason-Pro，通过微调Qwen2.5-VL模型显著提升逐步视觉推理准确性与泛化能力。

Comments ECCV Camera Ready, project page: https://y-research-sbu.github.io/VisReason/

Physics Question Scene Graph: Fine-grained Evaluation of Physical Plausibility in Text-to-Video Generation

物理问题场景图：文本到视频生成中物理合理性的细粒度评估

Atin Pothiraj, Jaemin Cho, Yue Zhang, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； AI2（艾伦人工智能研究所） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出物理问题场景图（PQSG），一种基于层次化问题的评估流程，通过图结构问题检查视频在对象、动作和物理规律上的忠实度，实现细粒度评估。

Comments ECCV 2026. Code and data: https://github.com/atinpothiraj/pqsg

Geo-Strat-RL: Learning Geological Event Reasoning from Verifiable Tasks

Geo-Strat-RL：从可验证任务中学习地质事件推理

Lukas Mosser

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；visual reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Geo-Strat-RL合成环境，通过可验证奖励的强化学习（RLVR）训练视觉语言模型进行地质事件重建，并证明从地层图学到的推理可迁移至合成地震数据。

Comments 21 pages, 8 figures

MemDreamer: Decoupling Perception and Reasoning for Long Video Understanding via Hierarchical Graph Memory and Agentic Retrieval Mechanism

MemDreamer: 通过分层图记忆和智能体检索机制解耦感知与推理以实现长视频理解

Cong Chen, Guo Gan, Kaixiang Ji, ZhaoYang Zhang, Zhen Yang, Guangming Yao, Hao Chen, Jingdong Chen, Yi Yuan, Chunhua Shen

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Central South University（中南大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学(广州)） 纠错

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

AI总结 提出MemDreamer框架，通过分层图记忆和智能体检索机制解耦感知与推理，将长视频理解转化为智能体探索过程，在四个基准上达到SOTA，推理上下文窗口仅占全量2%且准确率提升12.5点。

VideoLatent: Video-Language Learning via Latent Self-Forcing

VideoLatent: 通过潜在自强制进行视频-语言学习

Zi-Yuan Hu, Zicong Tang, Shijia Huang, Yanyang Li, Michael R. Lyu, Liwei Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Weitu AI（微图AI） 纠错

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

AI总结 提出VideoLatent，一种通过潜在自强制训练范式（包括潜在对齐和潜在多样性目标）进行视觉潜在推理的多模态大语言模型，仅依赖标准视频-问答三元组，在14个基准上优于现有模型，并大幅降低训练/推理开销。

HPP: Hierarchical Programmatic Probing for Long Video Understanding by Decoupling Perception and Reasoning

HPP：通过解耦感知与推理的分层程序化探测用于长视频理解

Awais Rauf, Ahmed Hasssan, Greg Slabaugh

机构 * Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学） ； AMD（AMD公司） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

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

AI总结 提出HPP框架，通过将长视频理解重构为分层视频的迭代程序化探索，解耦语义感知与高阶时序推理，在LongVideoBench等基准上取得显著提升。

Comments Project page: https://awaisrauf.com/HPP

Dual-Uncertainty Guided Policy Learning for Multimodal Reasoning

双不确定性引导的多模态推理策略学习

Rui Liu, Dian Yu, Tong Zheng, Runpeng Dai, Zongxia Li, Wenhao Yu, Zhenwen Liang, Linfeng Song, Haitao Mi, Pratap Tokekar, Dong Yu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文汇） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of North Carolina（北卡罗来纳大学） 纠错

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

AI总结 提出DUPL方法，通过量化感知不确定性和输出不确定性来引导策略更新，在多个多模态推理基准上显著提升模型准确率，优于现有方法。

Self-Evolving Visual Questioner

自演化视觉提问器

Yijun Liang, Hengguang Zhou, Ming Li, Lichen Li, Cho-Jui Hsieh, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Peking University（北京大学） ； Arena ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出自演化框架，让视觉语言模型作为提问器和过滤器，无需外部监督即可生成更难、更信息丰富、更视觉中心的问题，并保持探索多样性以避免训练崩溃，显著提升自主提问质量和难度边界。

Comments 21 pages, including references and appendix. Project Page is available at https://joliang17.github.io/SelfEvolvingVQG/

Bad Seeing or Bad Thinking? Rewarding Perception for Multimodal Reasoning

Bad Seeing or Bad Thinking? Rewarding Perception for Multimodal Reasoning

Haozhe Wang, Qixin Xu, Changpeng Wang, Taofeng Xue, Chong Peng, Wenhu Chen, Fangzhen Lin

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

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

AI总结 提出一种基于强化学习的模态感知信用分配框架（MoCA），通过感知验证和结构化口头验证解决视觉语言模型中感知与推理的权衡问题，实现多任务性能提升。

Comments Accepted by ICML 2026 as Oral

TurtleAI: Benchmarking Multimodal Models for Visual Programming in Turtle Graphics

TurtleAI：海龟图形学中视觉编程的多模态模型基准测试

Chao Wen, Jacqueline Staub, Adish Singla

机构 * MPI-SWS（马克斯·普朗克研究所-斯图加特） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；visual reasoning(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出TurtleAI基准，包含823个基于海龟图形学真实任务的视觉编程任务，评估20多个多模态模型发现成功率低于30%，并通过少量种子样本生成合成数据微调Qwen2-VL-72B提升约20%性能。

Comments ACL Findings 2026 paper

MUSE: A Unified Agentic Harness for MLLMs

MUSE: 多模态大语言模型的统一智能体框架

Jianglin Lu, Hailing Wang, Xu Ma, Qihua Dong, Mingyuan Zhang, Yizhou Wang, Yun Fu

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 提出MUSE框架，通过可组合模块（任务表示、视觉处理、感知工具、结构化解析、确定性验证和验证器引导修复）提升冻结多模态大语言模型性能，无需重新训练。

The Cartesian Shortcut: Re-evaluate Vision Reasoning in Polar Coordinate Space

笛卡尔捷径：在极坐标空间中重新评估视觉推理

Xia Hu, Zhenrui Yue, Brian Potetz, Howard Zhou, Leonidas Guibas, Chun-Ta Lu, Zhicheng Wang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在视觉推理中利用笛卡尔坐标捷径的问题，提出Polaris-Bench基准，将任务转换至极坐标空间，揭示模型缺乏拓扑不变性视觉推理。

Detect in Any Scene: An Agentic Framework for Object Detection with Experience-Aware Reasoning

任意场景检测：一种具有经验感知推理的目标检测智能体框架

Wenlun Zhang, Jun Yin, Kentaro Yoshioka

机构 * Keio University（Keio大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出DetAS/DetAS-X智能体框架，利用多模态大语言模型自适应组合恢复模块和专用检测器，通过自进化经验积累实现经验感知推理，在六个基准上平均F1提升28.36%。

MuPHI: Learning Implicit Multimodal Harm Reasoning via Semantically Grounded Reward Optimization

MuPHI: 通过语义基础奖励优化学习隐式多模态有害推理

Anisha Saha, Varsha Suresh, Teodora Kamova, Sophia Wiedmann, Timothy Hospedales, Vera Demberg

机构 * Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克院信息研究所） ； Saarland Informatics Campus（萨尔兰州信息校园） ； Saarland University（萨尔兰州大学） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Samsung AI Center, Cambridge（三星AI中心，剑桥） 纠错

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

AI总结 针对视觉语言模型在隐式跨模态有害语义推理上的不足，提出MuPHI数据集和MuPHIRM训练框架，通过多视角奖励优化联合语义学习，提升有害检测与推理质量及分布外鲁棒性。

VITAL: Visual-Semantic Dual Supervision for Enhanced and Interpretable Latent Reasoning in Medical MLLMs

VITAL: 视觉-语义双重监督增强可解释的医学多模态大语言模型潜在推理

Qiaoru Li, Shaotian Liang, Jintao Chen, Haoran Sun, Yuxiang Cai, Jianwei Yin, Yankai Jiang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tencent（腾讯） ； Ningbo Global Innovation Center, Zhejiang University（宁波全球创新中心，浙江大学） ； Zhejiang Key Laboratory of Digital-Intelligence Service Technology（浙江省数字智能服务技术重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出VITAL框架，通过视觉-语义双重监督（文本解码器重构推理链、视觉投影器回归ROI特征）实现医学MLLM的可解释潜在推理，在7个基准上达到SOTA。

InterSketch: An Interleaved Reasoning Model with Self-correcting Visual Sketch and Stepwise Reward

InterSketch: 一种具有自校正视觉草图和逐步奖励的交错推理模型

Zhiwei Ning, Wenwen Tong, Xiangli Kong, Shengnan Ma, Ziyi Shang, Jingcheng Ni, Tao Hu, Yong Xien Chng, Jixuan Ying, Zehuan Wu, Hanming Deng, Jie Yang, Yuanjie Zheng, Wei Liu, Lewei Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Shandong Normal University（山东师范大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；visual reasoning(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对视觉-语言模型在长程视觉推理中文本中心范式局限性的问题，提出InterSketch模型，通过自校正和逐步奖励机制增强交错视觉-文本思维链能力，在视觉推理基准上超越Gemini-3-Pro等专有模型。

CrossView Suite: Harnessing Cross-view Spatial Intelligence of MLLMs with Dataset, Model and Benchmark

CrossView Suite: 利用数据集、模型和基准 harnessing MLLMs 的跨视图空间智能

Wei Wang, Yuqian Yuan, Tianwei Lin, Wenqiao Zhang, Siliang Tang, Jun Xiao, Yueting Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出CrossView Suite，通过开发CrossViewSet、CrossViewBench和CrossViewer三个组件，解决跨视图推理中的数据稀缺、评估不足和对齐机制缺失问题，提升多视图空间理解能力。

OpenVLThinkerV2: A Generalist Multimodal Reasoning Model for Multi-domain Visual Tasks

OpenVLThinkerV2: 一个多领域视觉任务的通用多模态推理模型

Wenbo Hu, Xin Chen, Yan Gao-Tian, Yihe Deng, Nanyun Peng, Kai-Wei Chang

机构 * University of California, Los Angeles (UCLA)（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 本文提出G$^2$RPO训练目标，通过非线性分布匹配解决多视觉任务中的奖励拓扑差异和感知与推理平衡问题，构建了鲁棒的OpenVLThinkerV2模型，在18个基准测试中表现优异。

Comments code at: https://github.com/uclanlp/openvlthinker

ProtoTTA: Prototype-Guided Test-Time Adaptation

ProtoTTA：基于原型的测试时间适应

Mohammad Mahdi Abootorabi, Parvin Mousavi, Purang Abolmaesumi, Evan Shelhamer

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Queen’s University（女王大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 ProtoTTA通过利用中间原型信号提升模型在分布偏移下的鲁棒性，同时恢复原型激活的语义聚焦，改进了标准输出熵最小化方法。

Comments ICLR 2026 Test-Time Updates (TTU) Workshop

H2VLR: Heterogeneous Hypergraph Vision-Language Reasoning for Few-Shot Anomaly Detection

H2VLR：异构超图视觉-语言推理用于少样本异常检测

Jianghong Huang, Luping Ji, Weiwei Duan, Mao Ye

机构 * School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出H2VLR框架，通过统一超图联合建模视觉区域和语义概念，将少样本异常检测转化为高阶推理问题，有效提升异常检测性能。

Comments 9 pages, 5 figures

VideoStir: Understanding Long Videos via Spatio-Temporally Structured and Intent-Aware RAG

VideoStir：通过时空结构化和意图感知的RAG理解长视频

Honghao Fu, Miao Xu, Yiwei Wang, Dailing Zhang, Jun Liu, Yujun Cai

机构 * University of Queensland（昆士兰大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） 纠错

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

AI总结 VideoStir通过构建时空图和意图相关性评分器，改进长视频RAG框架，实现基于意图的结构化推理，无需辅助信息即可竞争现有最佳基线。

Comments Accepted by ACL 2026

LaMI: Augmenting Large Language Models via Late Multi-Image Fusion

LaMI：通过晚期多图像融合增强大型语言模型

Guy Yariv, Idan Schwartz, Yossi Adi, Sagie Benaim

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； Bar-Ilan University（巴伊兰大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual language model(abstract)；visual reasoning(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 LaMI通过在测试时融合多个图像提升视觉常识推理能力，同时保持文本推理性能，适用于视觉和NLP任务。

Comments Accepted to ACL 2026

CrashSight: A Phase-Aware, Infrastructure-Centric Video Benchmark for Traffic Crash Scene Understanding and Reasoning

CrashSight：面向交通事故场景理解与推理的相位感知、基础设施导向视频基准

Rui Gan, Junyi Ma, Pei Li, Xingyou Yang, Kai Chen, Sikai Chen, Bin Ran

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Wyoming（怀俄明大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 CrashSight通过真实道路摄像头数据构建大规模视频基准，评估视觉语言模型在交通事故场景中的理解与推理能力，揭示现有模型在时间与因果推理方面的不足。

FIRE-CIR: Fine-grained Reasoning for Composed Fashion Image Retrieval

FIRE-CIR：细粒度复合时尚图像检索中的精细推理

François Gardères, Camille-Sovanneary Gauthier, Jean Ponce, Shizhe Chen

机构 * Louis Vuitton（路易威登） ； Inria, École normale supérieure, CNRS, PSL Research University（法国国家信息与自动化研究所, 巴黎高等师范学院, 法国国家科学研究中心, 巴黎文理研究大学） ； Courant Institute of Mathematical Sciences and Center for Data Science, New York University（纽约大学库朗数学科学研究所与数据科学中心） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；visual reasoning(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 FIRE-CIR通过问题驱动的视觉推理提升时尚图像检索的可解释性和准确性，通过生成属性聚焦的视觉问题并验证参考与候选图像中的证据，实现更精确的检索结果。