Imperial College London（帝国理工学院）

Assessing True Generalisability of Audio-Visual Speech Recognisers

评估音视频语音识别器的真正泛化能力

Zhaofeng Lin, Stavros Petridis, Maja Pantic, Naomi Harte

机构 * Trinity College Dublin（都柏林三一学院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

AI总结 通过构建与LRS3测试集严格匹配的评估集，发现当前最先进的音视频语音识别模型在未见数据上性能全面崩溃，揭示了其泛化能力不足，并分析了退化原因、词汇偏差和错误模式。

Comments Accepted to Interspeech 2026 Long paper track. 9 pages, 4 figures

Compute-Optimal Network Design for Echocardiography Myocardial Segmentation and Perfusion Quantification using Neural Scaling Laws

基于神经缩放定律的超声心动图心肌分割与灌注量化的计算最优网络设计

Clara Rodrigo González, Matthieu Toulemonde, Lasha Gvinianidze, Cameron A. B. Smith, Oscar Bates, Roxy Senior, Fu Siong Ng, Meng-Xing Tang

机构 * Department of Bioengineering, Imperial College London（生物工程系，帝国理工学院伦敦分校） ； National Heart and Lung Institute, Imperial College London（国家心脏和肺 institute，帝国理工学院伦敦分校） ； Guy’s and St. Thomas’ NHS Foundation Trust（圣泰莫斯国家健康服务信托基金） 纠错

AI总结 应用神经缩放定律预测心肌分割性能，在CAMUS和CEUS数据集上确定最优网络大小，实现参数减少240倍且性能达最优，自动分割在心肌灌注量化中与资深心脏病专家等效。

Comments 15 pages, 4 figures, 5 tables, journal

Task Editing for Generalizable 3D Visuomotor Policy Learning

面向可泛化3D视觉运动策略学习的任务编辑

Jian-Jian Jiang, YiHan Yang, Lan Wei, Yuming Luo, Xiao-Ming Wu, Xuhang Chen, Bin Fan, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

AI总结 提出Task-Edit框架，通过将任务分解为场景、技能和对象组件并灵活重组，生成多样化轨迹，提升3D视觉运动策略在长程操作任务中的泛化能力。

Comments 8 pages, 4 figures

SCOUT: Semantic scene COverage via Uncertainty-guided Traversal

SCOUT: 基于不确定性引导遍历的语义场景覆盖

Junyu Mao, Sara Ayoubi, Vishnu D. Sharma, Ilija Hadžić, Matthew Andrews

机构 * Nokia Bell Labs, France（诺基亚贝尔实验室，法国） ； Nokia Bell Labs, Murray Hill, NJ, USA（诺基亚贝尔实验室，美国，新泽西州 Murray Hill） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Locus Robotics（Locus机器人技术公司） 纠错

AI总结 提出SCOUT框架，通过不确定性引导的遍历规划与概率场景图构建的闭环，使机器人主动探索并逐步理解环境，实现语义场景完整性作为操作目标。

Comments 2026 ICRA Workshop on Uncertainty in Open World Robotics