Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

CXR-LT 2026 Challenge: Projection-Aware Multi-Label and Zero-Shot Chest X-Ray Classification

CXR-LT 2026挑战：面向投影的多标签和零样本胸片分类

Juno Cho, Dohui Kim, Mingeon Kim, Hyunseo Jang, Chang Sun Lee, Jong Chul Ye

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； GIST（光州科学技术院） ； Korea University（高丽大学） ； KAIST Graduate School of AI (GSAI)（韩国科学技术院人工智能研究生院） 纠错

AI总结 该挑战针对已知胸片病变的多标签分类和未知病变的零样本分类，通过整合投影特定模型的分类网络，提出双分支架构结合对比学习和LLM生成提示，提升零样本泛化能力。

Comments 5 pages, 3 figures. Accepted to the IEEE ISBI 2026 CXR-LT Challenge

MaskAdapt: Learning Flexible Motion Adaptation via Mask-Invariant Prior for Physics-Based Characters

MaskAdapt：通过mask不变先验实现灵活的运动适应

Soomin Park, Eunseong Lee, Kwang Bin Lee, Sung-Hee Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 MaskAdapt通过两阶段残差学习框架，结合随机身体部分遮挡和正则化项训练mask不变基础策略，实现物理基人物体的灵活运动适应，展示了运动合成和文本驱动部分目标跟踪的应用。

Comments CVPR 2026