Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

GeoAnchor: Collaborative Reasoning via Latent Decomposition for 3D Spatial Understanding

GeoAnchor：通过潜在分解进行协作推理以实现3D空间理解

Hao Li, Han Fang, Zixin Pan, Xin Wei, Hongbo Sun, Jinglin Xu, Zhiyu Lin, Ye Yuan, Zhongjiang He, Yu Yu, Hao Sun

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xingchen AGI Lab, China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd（星辰通用人工智能实验室，中国电信人工智能技术（北京）有限公司） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 针对从2D图像理解3D空间关系的挑战，提出GeoAnchor框架，通过分解3D空间信息为互补组件并结合协作训练策略，实现动态可解释推理，在复杂3D推理任务中优于现有技术。

Comments Accepted by ACM MM 2026

T2LDM++: A Self-Conditioned Representation Guided Diffusion Model for Realistic Text-to-LiDAR Scene Generation

T2LDM++：一种用于真实文本到激光雷达场景生成的自条件表示引导扩散模型

Wentao Qu, Qi Zhang, Chenxu Wang, Guofeng Mei, Yongfei Liu, Xiaoshui Huang, Gim Hee Lee, Liang Xiao

机构 * School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Faculty of Data Science（数据科学学院） ； City University of Macau（澳门城市大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯瑟尔基金会） ； School of Public Health（公共卫生学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； School of Computing（计算机学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 针对文本-激光雷达数据稀缺导致场景过平滑和可控性不足的问题，提出T2LDM++模型，通过自条件表示引导（SCRG）提供重建监督，并构建高质量基准数据集，实现几何细节丰富的激光雷达场景生成。

polyDAG: Polynomial Acyclicity Constraints for Efficient Continuous Causal Discovery in Visual Semantic Graphs

polyDAG：用于视觉语义图中高效连续因果发现的多项式无环性约束

Wenhao Zhang, Ramin Ramezani, Tao Han, Kai Hwang, Minyi Guo

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出多项式无环性约束框架polyDAG，用有限多项式迹约束替代矩阵指数约束，实现视觉语义图中高效的连续有向无环图学习，在合成图和CelebA数据集上提升了效率与结构恢复性能。

Comments Published at the Visual Computer on July 24th, 2026

RefBench-PRO: Perceptual and Reasoning Oriented Benchmark for Referring Expression Comprehension

RefBench-PRO：面向感知与推理的指称表达理解基准

Tianyi Gao, Hao Li, Han Fang, Xin Wei, Xiaodong Dong, Hongbo Sun, Ye Yuan, Zhongjiang He, Jinglin Xu, Jingmin Xin, Hao Sun

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（国家人机混合增强智能重点实验室） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications（国家视觉信息与应用工程技术研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究院（TeleAI）） ； China Telecom（中国电信） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

AI总结 RefBench-PRO提出一个面向感知与推理的指称表达理解基准，通过分解指称表达为感知和推理两个维度，设计六个逐步递增的挑战任务，并引入Ref-R1强化学习方案提升定位精度，实现对多模态大语言模型的可解释评估。

Diffusion Disambiguation Models for Partial Label Learning

用于部分标签学习的扩散消歧模型

Jinfu Fan, Xiaohui Zhong, Kangrui Ren, Jiangnan Li, Linqing Huang, Min Gan, C. L. Philip Chen

机构 * College of Computer Science and Technology, Qingdao University（青岛大学计算机科学与技术学院） ； Department of Control Science and Engineering, College of Electronics and Information Engineering, Tongji University（电子信息工程学院控制科学与工程系，同济大学） ； School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院） 纠错

AI总结 研究从模糊标签学习的问题，基于扩散模型提出用于部分标签学习的扩散消歧模型（DDMP），利用实例与标签互补信息构建伪干净标签，引入过渡感知矩阵估计潜在真实标签，经实验验证了DDMP在部分标签学习中的优势。

Comments Accepted by IEEE TCSVT