Vision-Language Modeling in PET/CT for Visual Grounding of Positive Findings
专题命中 视觉定位与Grounding :vision-language model(title,abstract);grounding(title,abstract);分类 cs.CV
AI 大模型
视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。
专题命中 视觉定位与Grounding :vision-language model(title,abstract);grounding(title,abstract);分类 cs.CV
专题命中 视觉定位与Grounding :multimodal large language model(title,abstract);MLLM(title,abstract);分类 cs.CV
专题命中 视觉定位与Grounding :multimodal large language model(title,abstract);grounding(title);MLLM(abstract);分类 cs.LG
专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,abstract);multimodal large language model(title,abstract);分类 cs.CV
Comments To appear at EMNLP 2024
专题命中 视觉定位与Grounding :vision-language model(title,abstract);VLM(title,abstract);分类 cs.CV
Comments Accept to CVPRW2024 (CLvision). The camera-ready version of the manuscript
专题命中 视觉定位与Grounding :vision-language model(title,abstract);grounding(title,abstract);分类 cs.CV
Comments 22 pages
专题命中 视觉定位与Grounding :vision language model(title,abstract);grounding(title,abstract);分类 cs.CV
专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,abstract);multimodal large language model(title,abstract);分类 cs.CV
专题命中 视觉定位与Grounding :vision-language model(title,abstract);grounding(title,abstract);分类 cs.CV
Comments This paper has been accepted to the AAAI'24 Workshop on Responsible Language Models (ReLM 2024)
专题命中 视觉定位与Grounding :LLaVA(title,abstract);grounding(title,abstract);分类 cs.CV
基于专用分割模型实现具身智能视觉语言模型(Agentic VLMs)的细粒度车辆损伤评估
机构 * Northeastern University(东北大学)
专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,abstract);VLM(abstract,abstract_cn);vision-language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 针对VLMs空间定位不可靠问题,本文提出TinyDamage架构,将空间定位委托给专用多任务分割模型,集成至7节点LangGraph智能体流程,在车辆损伤评估中大幅降低报告虚构率。
Comments 8 pages, 2 figures
PruneGround: 用于3D视觉定位的即插即用空间剪枝框架
机构 * Knovel Engineering Lab(Knovel工程实验室) ; University of Toronto(多伦多大学) ; Vector Institute(向量研究所) ; ELLIS Institute(ELLIS研究所) ; Max Planck Institute(马克斯·普朗克研究所)
专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,abstract);VLM(abstract,abstract_cn);vision language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出PruneGround框架,通过语言引导的空间剪枝、多视角描述重构和LLM定位器,在剪枝区域高效定位目标,在多个基准上取得最优结果。
Comments Preprint
基于语义采样的医学图像空间定位
机构 * Case Western Reserve University(凯斯西储大学) ; Cleveland Clinic(克利夫兰诊所)
专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,abstract);VLM(abstract,abstract_cn);vision language model(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 研究视觉语言模型在医学图像三维空间定位中的挑战,提出MIS-Ground基准和MIS-SemSam优化方法,通过语义采样提升定位精度13.06%。
Comments 10 pages, 2 figures. Accepted at MICCAI 2026
多模态生成式引擎优化:针对视觉-语言模型排序器的排名操纵
机构 * Georgetown University(乔治城大学) ; University of Southern California(南加州大学) ; University of Maryland, College Park(马里兰大学学院公园分校) ; Arizona State University(亚利桑那州立大学)
专题命中 视觉定位与Grounding :vision-language model(title,abstract);VLM(abstract,abstract_cn);grounding(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出多模态生成式引擎优化(MGEO)方法,通过联合优化图像扰动和文本后缀,利用视觉-语言模型内部跨模态知识耦合,实现对产品排名的有效操纵,揭示了多模态基础模型知识基础的脆弱性。
Comments Proceedings of the 4th Workshop on Towards Knowledgeable Foundation Models (KnowFM) at ACL 2026
Qwen3-VL-Seg: 解锁基于视觉-语言接地的开放世界指代分割
机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group(通义实验室,阿里巴巴集团)
专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,abstract);MLLM(abstract,abstract_cn);multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 Qwen3-VL-Seg通过视觉-语言接地框架实现开放世界指代分割,采用轻量级的框引导掩码解码器,结合多尺度空间特征注入和迭代掩码感知查询优化,实现参数高效且精确的像素级分割。
MARVL:通过视觉-语言模型实现机器人操作的多阶段引导
机构 * School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University, China(南京大学智能科学与技术学院) ; National Key Laboratory for Novel Software Technology, School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China(南京大学新型软件技术国家实验室,人工智能学院) ; School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China(南京大学人工智能学院) ; MACS Lab, University of Washington(华盛顿大学MACS实验室)
专题命中 视觉定位与Grounding :vision-language model(title,abstract);VLM(abstract,abstract_cn);grounding(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 本文提出MARVL,通过视觉-语言模型实现机器人操作的多阶段引导,解决传统密集奖励函数设计中的问题,提升样本效率和鲁棒性。
构图的艺术:用于组合视觉定位的注意力正则化训练
机构 * The University of British Columbia(不列颠哥伦比亚大学) ; Nanyang Technological University(南洋理工大学)
专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,abstract);VLM(abstract,abstract_cn);vision-language model(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 本文提出CompART,通过分解标题为以对象为中心的短语并构建复合短语,提升多对象定位能力,验证了其在多种视觉语言模型上的有效性。
专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,abstract);vision-language model(abstract);VLM(abstract);LLaVA(abstract)
Comments The paper is not yet mature and needs further improvement
机构 * U.S. Bank(美国银行)
专题命中 视觉定位与Grounding :vision language model(title,abstract);VLM(abstract);multimodal large language model(abstract);MLLM(abstract)
Comments 12 pages, 5 figures, 2 tables
机构 * Mohamed bin Zayed University of AI(莫扎德人工智能大学) ; University of Surrey(萨里大学) ; Jio Institute(乔研究所) ; UNSW(新南威尔士大学)
专题命中 视觉定位与Grounding :VLM(title,abstract);vision-language model(abstract);LLaVA(abstract);grounding(abstract)
Grounding-IQA: 多模态语言模型的接地图像质量评估
机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; Joy Future Academy(京东探索研究院) ; Huawei Noah’s Ark Lab(华为诺亚实验室) ; Westlake University(西湖大学) ; Huawei(华为)
专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,abstract);visual question answering(abstract);multimodal large language model(abstract);MLLM(abstract)
AI总结 本文提出grounding-IQA任务范式,通过结合多模态指称与图像质量评估,实现更细粒度的图像质量感知。
Comments Accepted to ICLR 2026. Code is available at: https://github.com/zhengchen1999/Grounding-IQA
具有隐式和显式几何的3D感知视觉语言模型
机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学) ; DAMO Academy, Alibaba Group(阿里巴巴达摩院) ; HuPan Lab(湖畔实验室)
专题命中 视觉定位与Grounding :VLM(summary_cn,abstract);vision-language model(abstract);grounding(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG
AI总结 研究针对多数2D视觉输入的VLM处理3D任务困难的问题,提出VLM-IE3D框架,通过引入隐式和显式几何令牌及3D感知适配器,融合几何表示与视觉线索,在多种3D任务中表现优异。
Comments Accepted by ECCV 2026, Open Sourced
迈向人工通用教师:基于视觉-语言模型的程序几何数据生成与视觉语义
机构 * Freya
专题命中 视觉定位与Grounding :vision-language model(title,abstract);grounding(title);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文研究几何教育中的视觉解释问题,提出通过程序生成几何图示数据,结合视觉-语言模型进行领域特定微调,提升几何元素分割性能,并引入几何感知的评估指标。
Comments 12 pages, 7 figures
专题命中 视觉定位与Grounding :vision-language model(title,abstract);grounding(title);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG
Comments Accepted at EMNLP 2023 main conference
ADOPD:面向多模态大语言模型(MLLM)的工业异常检测的参考特权在线策略蒸馏
机构 * Zhejiang University(浙江大学)
专题命中 视觉定位与Grounding :MLLM(title,title_cn);multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本研究针对工业异常检测问题,提出ADOPD参考特权在线策略蒸馏框架,通过参考感知教师监督仅查询的学生模型,在MMAD基准零样本推理下获77.31%平均准确率,优于Qwen3-VL-4B主干及其一样本设置。
一图胜千词:视觉语言模型如何在提升准确率的同时降低AI能源成本
专题命中 视觉定位与Grounding :vision language model(title);VLM(abstract,abstract_cn);vision-language model(abstract);grounding(abstract)
AI总结 该研究提出将时间序列编码为二维图的视觉语言模型,可大幅减少输入词元、降低推理能耗,同时在电信异常检测等任务中提升准确率,解决了LLM处理多维度KPI数据的低效问题。
Comments Accepted at the 14th European Conference on Renewable Energy Systems (ECRES), July 7--9, 2026, London, UK
EgoAfford:基于自我中心指称分割的面向任务的可供性定位
专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,abstract);VLM(abstract,abstract_cn);multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV
AI总结 针对部件级可供性定位难以适配复杂多步桌面任务的问题,提出基准EgoAfford及参考模型EgoLens,验证了下一步推理与动作角色条件部件定位的互补挑战,为感知与规划联合研究提供基础。
ReGround:通过自诊断与视觉重检验恢复多步推理中的视觉接地
机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) ; School of Artificial Intelligence and Data Science(人工智能与数据科学学院) ; State Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry(精准与智能化学国家重点实验室)
专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,abstract);VLM(abstract,abstract_cn);vision-language model(abstract);分类 cs.CV
AI总结 ReGround是无需架构修改或外部工具的两阶段框架,通过自诊断与视觉重检验解决VLMs多步推理中的视觉接地丢失问题,在八个基准上获一致增益且推理开销适度。
Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (MM '26). 8 pages main text, 4 figures, plus appendix
CROSS:用于遥感指称分割的级联蒸馏与双约束 grounding
专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,title_cn);VLM(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV
AI总结 针对遥感指称分割中架构弱耦合与语义偏差问题,本文提出CROSS范式,通过LGCD与PSCL实现性能突破,成为RRSIS的稳健新方案。
Comments Accepted at the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026. 20 pages, 6 figures, and 5 tables. Tingzhang Luo and Ruizhong Liu contributed equally. Jianyuan Guo is the corresponding author. Project page: https://clarence-cv.github.io/CROSS/
GeoArbiter:面向遥感多模态大语言模型的可验证性导向 grounding 方法
机构 * University of Minnesota, Twin Cities(明尼苏达大学双城分校)
专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,title_cn);multimodal large language model(abstract);分类 cs.LG
AI总结 该研究针对遥感多模态大语言模型的事实断言问题,提出无需训练的 GeoArbiter 流程,通过仅注入图像无法验证的地理事实,有效降低了模型的断言级幻觉并提升了对冲突记录的鲁棒性。