Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

$x^2$-Fusion: Cross-Modality and Cross-Dimension Flow Estimation in Event Edge Space

$x^2$-Fusion：事件边缘空间中的跨模态和跨维度流估计

Ruishan Guo, Ciyu Ruan, Haoyang Wang, Zihang Gong, Jingao Xu, Xinlei Chen

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出$x^2$-Fusion方法，通过事件边缘空间实现跨模态和跨维度流的统一表示，提升动态场景理解的准确性和鲁棒性。

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GATS: Gaussian Aware Temporal Scaling Transformer for Invariant 4D Spatio-Temporal Point Cloud Representation

GATS: 基于高斯意识的时间缩放变换器的不变四维时空点云表示

Jiayi Tian, Jiaze Wang

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 本文提出GATS框架，通过不确定性引导的高斯卷积和时间缩放注意力模块，解决四维点云视频中时间尺度偏差和分布不确定性问题，提升鲁棒性和精度。

USIS-PGM: Photometric Gaussian Mixtures for Underwater Salient Instance Segmentation

USIS-PGM：用于水下显著实例分割的光度高斯混合

Lin Hong, Xiangtong Yao, Mürüvvet Bozkurt, Xin Wang, Fumin Zhang

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering（电子与计算机工程系） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； School of CIT, Chair i6（CIT学院，Chair i6） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； School of CIT（CIT学院） ； School of Robotics and Advanced Manufacture（机器人与先进制造学院） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出USIS-PGM框架，通过频率感知模块增强边界线索，结合动态加权模块进行内容自适应特征重加权，利用光度高斯混合生成多尺度高斯热图以监督解码器特征，提升水下显著实例分割的定位精度和掩码预测的结构一致性。

Dual-Agent Reinforcement Learning for Adaptive and Cost-Aware Visual-Inertial Odometry

双代理强化学习用于自适应和成本感知的视觉惯性里程计

Feiyang Pan, Shenghe Zheng, Chunyan Yin, Guangbin Dou

机构 * Southeast University（东南大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本文提出双代理强化学习框架，通过智能选择代理和融合代理优化视觉惯性里程计的运行时机和信任度，提升精度与效率的平衡。

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ANTS: Adaptive Negative Textual Space Shaping for OOD Detection via Test-Time MLLM Understanding and Reasoning

ANTS: 通过测试时MLLM理解和推理实现的自适应负文本空间塑造用于OOD检测

Wenjie Zhu, Yabin Zhang, Xin Jin, Wenjun Zeng, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东部技术研究院） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

AI总结 本文提出ANTs通过利用多模态大语言模型的理解和推理能力，构建自适应负文本空间，提升OOD检测的准确性和适应性，实验表明在ImageNet上FPR95降低3.1%。

Comments Accepted by CVPR2026, Project Page: https://zhuwenjie98.github.io/ANTS-project-page/

PhysGM: Large Physical Gaussian Model for Feed-Forward 4D Synthesis

PhysGM：用于前馈4D合成的大型物理高斯模型

Chunji Lv, Zequn Chen, Donglin Di, Weinan Zhang, Hao Li, Wei Chen, Yinjie Lei, Changsheng Li

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Li Auto（利汽车） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Suzhou Research Institute, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学苏州研究院） 纠错

AI总结 PhysGM通过单图像联合预测3D高斯表示和物理属性，实现高效4D渲染。该方法采用物理感知重建模型和直接偏好优化，提升模拟精度并降低计算成本。

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