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

SIEVE: Structure-Aware Data Selection for Imitation Learning with VLA Models

SIEVE：用于基于VLA模型的模仿学习的结构感知数据选择

Changti Wu, Bin Yu, Zhaolong Shen, Shijie Lian, Xiaopeng Lin, Cong Huang, Zhirui Zhang, Lei Zhang, Kai Chen

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beihang University（北航大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； DeepCybo Training Demonstrations Policy Execution（深科博培训演示政策执行） 纠错

AI总结 研究针对VLA模型模仿学习中数据冗余等问题，提出结构感知数据选择方法SIEVE。该方法将演示视为原语和接口组合，通过发现原语、分配预算和选择轨迹来选数据，实验证明其优于基线，能在少数据少步骤下超越全数据训练。

Comments The code is available at \href{https://github.com/ChangtiWu/SIEVE}{SIEVE}

VaseMuseum: Digital Intelligent Museum for Ancient Greek Pottery

花瓶博物馆：古希腊陶器数字智能博物馆

Jiazi Wang, Nonghai Zhang, Qiushi Xie, Zeyu Zhang, Yufeng Chen, Yang Zhao, Ling Shao, Hao Tang

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Department of Computer Science and Information Technology, La Trobe University（拉筹伯大学计算机科学与信息技术系） ； UCAS-Terminus AI Lab, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学UCAS-Terminus人工智能实验室） 纠错

AI总结 针对古希腊陶器文化遗产领域中视觉语言模型面临的挑战，提出轻量级模块化多模态智能体框架花瓶博物馆，结合虚拟博物馆与花瓶智能体，经多模态感知等操作，提高引用有效性，减少幻觉并产生更中立答案。

Comments Code: https://github.com/AIGeeksGroup/VaseMuseum. Website: https://aigeeksgroup.github.io/VaseMuseum

Synthetic-to-Real Translation for Class-Agnostic Motion Prediction

用于类别无关运动预测的合成到真实翻译

Yizheng Wu, Hongwei Fan, Kewei Wang, Ruibo Li, Xingyi Li, Xiao Song, Zhe Wang, Chenjing Ding, Dongliang Wang, Zhiguo Cao, Guosheng Lin

机构 * Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, Ministry of Education, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（图像处理与智能控制教育部重点实验室，华中科技大学人工智能与自动化学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； SenseAuto（未知（保留英文）） 纠错

AI总结 研究针对运动预测中合成到真实翻译的问题，提出将运动知识翻译框架与目标感知运动预测、目标辅助运动增强两个组件集成的方法，还生成了Motion4D数据集，实验证明该方法有效弥合域差距，在真实场景表现优异。

Straight-Path Flow Matching for Incomplete Multi-View Clustering

用于不完整多视图聚类的直线路径流匹配

Yiteng Yuan, Junyan Wang, Zheyuan Liu, Hong Jia, Lei Fan, Zhulin Tao, Lianbo Guo

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（澳大利亚机器学习研究所，阿德莱德大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Communication University of China（中国通信大学） 纠错

AI总结 研究不完整多视图聚类问题，提出基于直线路径流匹配的框架，通过线性插值路径用概率流替代扩散，集成视图完成与聚类对齐，实验证明该框架在标准基准上达最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. 28 pages, 6 figures, 4 tables