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计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。
Learning to Tell Apart: Weakly Supervised Video Anomaly Detection via Disentangled Semantic Alignment
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Tracking and Segmenting Anything in Any Modality
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Scaling Laws for Task-Optimized Models of the Primate Visual Ventral Stream
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ContextDrag: Precise Drag-Based Image Editing via Context-Preserving Token Injection and Position-Consistent Attention
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Contact-Aware Refinement of Human Pose Pseudo-Ground Truth via Bioimpedance Sensing
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DKDS: A Benchmark Dataset of Degraded Kuzushiji Documents with Seals for Detection and Binarization
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PPTArena: A Benchmark for Agentic PowerPoint Editing
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Generating Natural-Language Surgical Feedback: From Structured Representation to Domain-Grounded Evaluation
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ReVSeg: Incentivizing the Reasoning Chain for Video Segmentation with Reinforcement Learning
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Leveraging Quantum-Based Architectures for Robust Diagnostics
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Earth-Adapter: Bridge the Geospatial Domain Gaps with Mixture of Frequency Adaptation
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DeCo-VAE: Learning Compact Latents for Video Reconstruction via Decoupled Representation
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Ridge Estimation-Based Vision and Laser Ranging Fusion Localization Method for UAVs
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RobIA: Robust Instance-aware Continual Test-time Adaptation for Deep Stereo
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SimROD: A Simple Baseline for Raw Object Detection with Global and Local Enhancements
Arxiv
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参考链接
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