EPFL（洛桑联邦理工学院）

Reproducible Multimodal Affordance Prediction

可复现的多模态可供性预测

Tommaso Apicella, Alessio Xompero, Andrea Cavallaro

机构 * Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） 纠错

AI总结 针对可供性预测方法评估难的问题，本文提出Affordance Sheet以规范任务表述等信息，实现可供性模型的可复现基准测试与现实场景可靠评估。

Comments Paper accepted to Workshop on Human-Centered Multimodal Intelligence in the Wild (HCMIW) in European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026; 18 pages, 3 figures, 7 tables. Project webpage at this https URL (https://apicis.github.io/aff-sheet)

On the Robustness of Vision-Language Models in Zero-shot Privacy Classification

零样本隐私分类中视觉语言模型的鲁棒性研究

Alina Elena Baia, Alessio Xompero, Andrea Cavallaro

机构 * Idiap Research Institute（Idiap研究机构） ； Queen Mary University of London（伦敦女王学院） ； EPFL（瑞士联邦理工学院） 纠错

AI总结 本研究分析零样本设置下视觉语言模型（VLMs）用于图像隐私分类的可靠性，对比三类开源VLMs与专用模型的性能，发现VLMs鲁棒但精度低、速度慢，凸显专用隐私分类模型的优势。

Comments 15 pages, 6 figures, 3 tables. Paper accepted at the TrustDOC Workshop at ICPR 2026