Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

Template-Based Feature Aggregation Network for Industrial Anomaly Detection

基于模板的特征聚合网络用于工业异常检测

Wei Luo, Haiming Yao, Wenyong Yu

机构 * State Key Laboratory of Precision Measurement Technology and Instruments（精密测量技术与仪器国家重点实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology（数字制造装备与技术国家重点实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 本文提出TFA-Net，通过模板特征聚合过滤异常特征，提升工业异常检测性能，实现高效率和实时性。

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URA-Net: Uncertainty-Integrated Anomaly Perception and Restoration Attention Network for Unsupervised Anomaly Detection

URA-Net：一种集成不确定性异常感知与恢复注意力网络用于无监督异常检测

Wei Luo, Peng Xing, Yunkang Cao, Haiming Yao, Weiming Shen, Zechao Li

机构 * State Key Laboratory of Precision Measurement Technology and Instruments, Department of Precision Instrument, Tsinghua University（精密测量技术与仪器国家重点实验室，清华大学精密仪器系） ； State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science and Technology（智能制造装备与技术国家重点实验室，华中科技大学） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 URA-Net通过引入不确定性集成的异常感知模块和恢复注意力机制，有效解决传统方法在异常检测中的过泛化问题，提升检测性能。

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UFVideo: Towards Unified Fine-Grained Video Cooperative Understanding with Large Language Models

UFVideo：迈向统一的细粒度视频协作理解的大型语言模型

Hewen Pan, Cong Wei, Dashuang Liang, Zepeng Huang, Pengfei Gao, Ziqi Zhou, Lulu Xue, Pengfei Yan, Xiaoming Wei, Minghui Li, Shengshan Hu

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 UFVideo通过统一多粒度协作理解能力，实现视频理解的全面覆盖，展示了其在多粒度视频任务中的灵活性和优势。

Comments CVPR 2026 Camera Ready, Github Code: https://github.com/Heven-Pan/UFVideo