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

TransBiolab: A Real-World Multi-View Dataset of Cluttered Transparent Biomedical Objects

TransBiolab：一个杂乱透明生物医学物体的真实世界多视图数据集

Ke Ma, Yifei Wang, Meng Wang, Tian Xia

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； College of Design and Innovation, Tongji University（同济大学设计创意学院） ； Shanghai Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（同济大学上海智能无人系统研究院） ； School of Software and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） 纠错

AI总结 针对自主生物医学实验室透明物体视觉感知数据稀缺问题，提出TrainsBiolab真实世界多视图数据集，含多物体杂乱、遮挡场景数据及多种注释，定义相关基准并评估，为自主实验室操作视觉任务提供资源。

Comments 9 pages, 10 figures, accepted by ACM Multimedia 2026

Achieving Text-based Person Retrieval with Any Granularity

实现任意粒度的基于文本的行人检索

Jialong Zuo, Hanyu Zhou, Dongyue Wu, Yongtai Deng, Mengdan Tan, Nong Sang, Changxin Gao, Xiang Bai

机构 * National Key Laboratory of Multispectral Information Intelligent Processing Technology, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院多光谱信息智能处理技术国家重点实验室） ； School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） 纠错

AI总结 该研究针对基于文本的行人检索中查询粒度不确定问题提出新范式，构建多粒度数据集和评估基准，提出CMAM框架，通过多种策略实现粒度感知检索，实验证明其性能优于现有方法，为行人检索系统奠定基础。

Comments TPAMI-2026 Accepted Paper

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026, pp. 1-18

Backpropagation-Free Test-Time Adaptation for Lightweight EEG-Based Brain-Computer Interfaces

无需反向传播的测试时间适应用于轻量级基于EEG的脑机接口

Siyang Li, Jiayi Ouyang, Zhenyao Cui, Ziwei Wang, Tianwang Jia, Feng Wan, Dongrui Wu

机构 * Ministry of Education Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（教育部长图像处理与智能控制重点实验室，人工智能与自动化学院，华中科技大学） ； Shenzhen Huazhong University of Science and Technology Research Institute（深圳华中科技大学研究机构） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Science and Technology, University of Macau（科技学院电子与计算机工程系，澳门大学） ； Centre for Cognitive and Brain Sciences, Institute of Collaborative Innovation, University of Macau（认知与脑科学中心，创新研究院，澳门大学） 纠错

AI总结 本文提出无需反向传播的变换（BFT）方法，用于解决EEG解码中的测试时间适应问题，通过样本级变换和学习到排名模块提升鲁棒性和效率，实现轻量级BCI的部署。