:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Tang, Luyao, Yuan, Yuxuan, Chen, Chaoqi, Zhang, Zeyu, Huang, Yue, Zhang, Kun
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition Machine Learning
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2503.18695
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Bootstrap Segmentation Foundation Model under Distribution Shift via Object-Centric Learning
von: Tang, Luyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mixstyle-Entropy: Domain Generalization with Causal Intervention and Perturbation
von: Tang, Luyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dissecting Generalized Category Discovery: Multiplex Consensus under Self-Deconstruction
von: Tang, Luyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Knowing the Unknown: Interpretable Open-World Object Detection via Concept Decomposition Model
von: Lv, Xueqiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Real-World Action-Video Dynamics with Heterogeneous Masked Autoregression
von: Wang, Lirui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Co-GRPO: Co-Optimized Group Relative Policy Optimization for Masked Diffusion Model
von: Zhou, Renping, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Back to Source: Open-Set Continual Test-Time Adaptation via Domain Compensation
von: Yang, Yingkai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Open-CRB: Towards Open World Active Learning for 3D Object Detection
von: Chen, Zhuoxiao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PointLLM-R: Enhancing 3D Point Cloud Reasoning via Chain-of-Thought
von: Chen, Chaoqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalized Open-World Semi-Supervised Object Detection
von: Allabadi, Garvita, et al.
Veröffentlicht: (2023)

EEG Foundation Models: Progresses, Benchmarking, and Open Problems
von: Liu, Dingkun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unlocking the Power of Open Set : A New Perspective for Open-Set Noisy Label Learning
von: Wan, Wenhai, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Cross-Domain Few-Shot Object Detection via Enhanced Open-Set Object Detector
von: Fu, Yuqian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring Aleatoric Uncertainty in Object Detection via Vision Foundation Models
von: Cui, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fleximo: Towards Flexible Text-to-Human Motion Video Generation
von: Zhang, Yuhang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PathoTune: Adapting Visual Foundation Model to Pathological Specialists
von: Lu, Jiaxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can OOD Object Detectors Learn from Foundation Models?
von: Liu, Jiahui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DINO-X: A Unified Vision Model for Open-World Object Detection and Understanding
von: Ren, Tianhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Boosting Salient Object Detection with Knowledge Distillated from Large Foundation Models
von: He, Miaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning New Concepts, Remembering the Old: Continual Learning for Multimodal Concept Bottleneck Models
von: Lai, Songning, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dual-Branch Residual Network for Cross-Domain Few-Shot Hyperspectral Image Classification with Refined Prototype
von: Qin, Anyong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Code2Worlds: Empowering Coding LLMs for 4D World Generation
von: Zhang, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ECBench: Can Multi-modal Foundation Models Understand the Egocentric World? A Holistic Embodied Cognition Benchmark
von: Dang, Ronghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Boosting Object Representation Learning via Motion and Object Continuity
von: Delfosse, Quentin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

MR-GDINO: Efficient Open-World Continual Object Detection
von: Dong, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Semi-Supervised Transfer Boosting (SS-TrBoosting)
von: Deng, Lingfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Boosting Open-Vocabulary Object Detection by Handling Background Samples
von: Zeng, Ruizhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Know Yourself Better: Diverse Object-Related Features Improve Open Set Recognition
von: Xu, Jiawen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mitigating Spurious Background Bias in Multimedia Recognition with Disentangled Concept Bottlenecks
von: Huang, Gaoxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
von: NVIDIA, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Divide and Conquer: Object Co-occurrence Helps Mitigate Simplicity Bias in OOD Detection
von: Dai, Boyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Flexible Concept Bottleneck Model
von: Du, Xingbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Revoking Amnesia: RL-based Trajectory Optimization to Resurrect Erased Concepts in Diffusion Models
von: Gao, Daiheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Foundation Model for General Moving Object Segmentation in Medical Images
von: Yan, Zhongnuo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Boosting Multi-View Stereo with Depth Foundation Model in the Absence of Real-World Labels
von: Zhu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Wavefront-Constrained Passive Obscured Object Detection
von: Zheng, Zhiwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CFM: Language-aligned Concept Foundation Model for Vision
von: Wittenmayer, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Looking Beyond the Known: Towards a Data Discovery Guided Open-World Object Detection
von: Majee, Anay, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Boosting Gaze Object Prediction via Pixel-level Supervision from Vision Foundation Model
von: Jin, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Object-Centric World Models from Few-Shot Annotations for Sample-Efficient Reinforcement Learning
von: Zhang, Weipu, et al.
Veröffentlicht: (2025)