Fudan University（复旦大学）

SAM-MT: Real-Time Interactive Multi-Target Video Segmentation

SAM-MT：实时交互式多目标视频分割

Ruiqi Shen, Chang Liu, Henghui Ding

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） 纠错

AI总结 研究针对多目标视频分割中帧率随目标数增加而降低的问题，基于SAM2提出SAM-MT。通过显式查询、解耦掩码注意力等方法，实现延迟与目标数解耦，保持分割性能，达到与单目标基线相当的实时速度。

Comments ECCV 2026, Project Page: https://henghuiding.com/SAM-MT/

Predicting Scale-Up of Metal-Organic Framework Syntheses with Large Language Models

利用大语言模型预测金属有机框架合成的可扩展性

Peter Walther, Hongrui Sheng, Xinxin Liu, Bin Feng, Reid Coyle, Xinhua Yan, Kyle Smith, Harrison Kayal, Shyam Chand Pal, Zhiling Zheng

机构 * Department of Chemistry, Washington University（华盛顿大学化学系） ； Fudan University（复旦大学） ； Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） ； College of Chemistry and Materials Science, Fujian Normal University（福建师范大学化学与材料科学学院） ； Institute of Materials Science & Engineering, Washington University（华盛顿大学材料科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出ESU-MOF数据集和正例未标记学习策略，通过大语言模型预测MOF合成的可扩展性，准确率达91.4%，助力工业级MOF发现。

XOV-Action: Towards Generalizable Open-Vocabulary Action Recognition

XOV-Action：迈向可泛化的开放词汇动作识别

Kun-Yu Lin, Henghui Ding, Jia-Run Du, Jiaming Zhou, Yi-Xing Peng, Yu-Ming Tang, Zhilin Zhao, Chen Change Loy, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Institute of Big Data, Fudan University（复旦大学大数据研究院） ； AI Thrust, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能方向） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） 纠错

AI总结 研究针对开放词汇动作识别模型泛化性不足的问题，提出XOV-Action模型，通过学习多样化表示和场景无关表示克服两大挑战，还构建XOVABench基准，实验证明该模型能有效提升跨视频领域的动作识别性能。

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