ACM MM

G-MAD: A Game-Based Data Generation Framework for Multi-View RGB-T Aerial Object Detection

G-MAD：用于多视图RGB-T航空目标检测的基于游戏的数据生成框架

Yechan Kim, JongHyun Park, Dongho Yoon, Namhoon Jung, Moongu Jeon

机构 * LIG Defense&Aerospace（LIG国防与航空航天公司） ； GIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 研究针对航空目标检测中数据集构建的问题，提出基于游戏的G-MAD数据生成框架，可解决视点控制、数据对齐及标注成本等问题，支持多视图相机放置等功能，还构建并发布了AMOD基准。

Comments ACM Multimedia 2026 (Supplementary Material Included)

GEAR: Reconstruction of Classical Paintings via Geometry Grounding and Appearance Restitution

GEAR：通过几何定位和外观还原重建古典绘画

Qinyu Zhang, Xinda Liu, Yunchen Li, Yunzhuo Liu, Chenxi Hu, Kang Li, Guohua Geng

AI总结 研究旨在解决从单幅古典绘画重建3D场景的难题，提出免训练的GEAR框架，先通过几何定位增强3D高斯重建稳定性，再在空间约束下恢复外观，经实验验证其在多方面优于基线，还构建了相关基准。

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UAV-ON: A Benchmark for Open-World Object Goal Navigation with Aerial Agents

UAV-ON：用于空中智能体的开放世界目标导航基准测试

Jianqiang Xiao, Yuexuan Sun, Yixin Shao, Boxi Gan, Rongqiang Liu, Yanjin Wu, Weili Guan, Xiang Deng

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 介绍用于空中智能体开放世界目标导航的UAV-ON基准测试，含14个环境及1270个目标对象，通过实例级指令编码。实现多种基线方法评估，结果凸显空中导航和语义目标基础的复合挑战，推动复杂环境下无人机可扩展自主性研究。

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