Beihang University（北京航空航天大学）

HyVGGT-VO: Tightly Coupled Hybrid Dense Visual Odometry with Feed-Forward Models

HyVGGT-VO：紧密耦合的混合密集视觉里程计与前馈模型

Junxiang Pan, Lipu Zhou, Baojie Chen

机构 * School of Instrument Science and Opto-electronics Engineering, Beihang University（北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院） 纠错

AI总结 本文提出HyVGGT-VO框架，结合稀疏VO的高效计算与前馈模型的密集重建能力，实现高效实时姿态估计与密集重建。

LiteInception: A Lightweight and Interpretable Deep Learning Framework for General Aviation Fault Diagnosis

LiteInception: 一种轻量且可解释的深度学习框架用于通用航空故障诊断

Zhihuan Wei, Xinhang Chen, Danyang Han, Yang Hu, Jie Liu, Xuewen Miao, Guijiang Li

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； Science and Technology on Complex Aviation System Simulation Laboratory（复杂航空系统仿真重点实验室） ； The First Aircraft Institute of Aviation Industry Corporation of China（中国航空工业集团公司第一飞机设计研究院） ； School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University（北京航空航天大学可靠性与系统工程学院） 纠错

AI总结 本文提出LiteInception框架，通过两阶段架构实现高效故障诊断，采用多方法融合压缩模型参数，提升推理速度与可解释性，验证了其在效率、精度和可解释性上的平衡。

GVGS: Gaussian Visibility-Aware Multi-View Geometry for Accurate Surface Reconstruction

GVGS: 基于高斯可见性感知的多视角几何用于准确表面重建

Mai Su, Qihan Yu, Zhongtao Wang, Yilong Li, Chengwei Pan, Yisong Chen, Guoping Wang, Fei Zhu

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出GVGS方法，通过显式建模高斯体的可见性，改进多视角几何一致性，提升表面重建精度，实验表明优于现有基于高斯的方法。

Seeing through Light and Darkness: Sensor-Physics Grounded Deblurring HDR NeRF from Single-Exposure Images and Events

透过光与暗：基于传感器物理的去模糊HDR NeRF从单曝光图像和事件

Yunshan Qi, Lin Zhu, Nan Bao, Yifan Zhao, Jia Li

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, SCSE & QRI, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出基于传感器物理的NeRF框架，通过单曝光模糊LDR图像和对应事件实现高动态范围和锐利3D表示的合成，利用CRF模型提升HDR和去模糊效果。

Comments Accepted by the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026. Project Page: https://icvteam.github.io/See-NeRF.html. Our code and datasets are publicly available at https://github.com/iCVTEAM/See-NeRF

A multi-weight self-matching visual explanation for cnns on sar images

一种用于SAR图像的多权重自匹配视觉解释方法

Siyuan Sun, Yongping Zhang, Hongcheng Zeng, Yamin Wang, Wei Yang, Wanting Yang, Jie Chen

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Mianyang Tianyi Space Technology Co., Ltd（绵阳天仪空间科技有限公司） 纠错

AI总结 本文提出多权重自匹配类激活映射（MS-CAM）方法，用于提升CNN在SAR图像中的可解释性，通过匹配图像与特征图及梯度，结合通道和元素权重可视化决策依据，实验表明其能更准确地突出网络关注区域并提升解释性。

Robot Collapse: Supply Chain Backdoor Attacks Against VLM-based Robotic Manipulation

机器人崩溃：针对基于VLM的机器人操控的供应链后门攻击

Xianlong Wang, Hewen Pan, Hangtao Zhang, Minghui Li, Shengshan Hu, Ziqi Zhou, Lulu Xue, Peijin Guo, Aishan Liu, Leo Yu Zhang, Xiaohua Jia

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

AI总结 本文提出TrojanRobot框架，通过在模块化机器人策略中嵌入恶意模块，操控LLM到VLM路径，验证了在18个真实任务和4个VLM上的优越性。