🎯 目标检测¶

🔬 ICLR2026 · 9 篇论文解读

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🔥 高频主题： 目标检测 ×3

AdaRank: Adaptive Rank Pruning for Enhanced Model Merging: 提出 AdaRank，用可学习二值掩码自适应选择 task vector 的奇异分量（取代启发式 top-k），结合测试时熵最小化优化，大幅缓解多任务模型合并中的任务间干扰，在 ViT-B/32 上达到 89.4% 准确率。
CGSA: Class-Guided Slot-Aware Adaptation for Source-Free Object Detection: 首次将 Object-Centric Learning（Slot Attention）引入无源域自适应目标检测（SF-DAOD），通过分层 Slot 感知模块提取域不变的目标级结构先验，并用类引导对比学习驱动域不变表征，在多个跨域基准上大幅超越现有方法。
CORDS: Continuous Representations of Discrete Structures: 提出 CORDS 框架，通过将变大小离散集合（检测框、分子原子）双射映射为连续的密度场和特征场，使模型可在场空间中学习并精确解码回离散集合，避免了固定 slot 或 padding 的限制。
ForestPersons: A Large-Scale Dataset for Under-Canopy Missing Person Detection: ForestPersons 是首个专门面向森林树冠下失踪人员检测的大规模基准数据集（96,482 张图像 + 204,078 标注），通过模拟微型无人机（MAV）在 1.5-2.0 米高度的低空飞行视角，覆盖多季节、多天气、多姿态和多遮挡等级的真实搜救条件，为下冠层人员检测模型的训练和评估提供了坚实基础。
FSOD-VFM: Few-Shot Object Detection with Vision Foundation Models and Graph Diffusion: 提出一个无需训练的少样本目标检测框架，组合 UPN、SAM2 和 DINOv2 三个基础模型生成提案和匹配特征，并通过图扩散算法精化置信度分数和抑制碎片化提案，在 Pascal-5i 和 COCO-20i 上大幅超越 SOTA。
InfoDet: A Dataset for Infographic Element Detection: 构建了一个大规模信息图元素检测数据集（101,264 张信息图、1420 万标注），涵盖图表和人类可识别对象两大类，并提出 Grounded CoT 方法利用检测结果提升 VLM 的图表理解能力。
Long-Context Generalization with Sparse Attention: 提出 ASEntmax（Adaptive-Scalable Entmax），用可学习温度的 α-entmax 替代 softmax 注意力，从理论和实验两方面证明稀疏注意力能实现 1000× 长度外推，解决 softmax 在长上下文下的注意力弥散（dispersion）问题。
SPWOOD: Sparse Partial Weakly-Supervised Oriented Object Detection: 提出 SPWOOD 框架统一处理稀疏标注和弱标注（HBox/Point）的旋转目标检测问题，通过自适应旋转目标检测器(SAOD)和空间布局学习策略，在 DOTA 基准上以混合标注（RBox:HBox:Point=1:1:1）达到接近全监督的性能。
Traceable Evidence Enhanced Visual Grounded Reasoning: Evaluation and Method: 提出 TreeBench（首个可追溯视觉推理基准，405道高挑战 VQA，OpenAI-o3 仅 54.87%）和 TreeVGR（通过双 IoU 奖励的强化学习联合监督定位与推理的训练范式），7B 模型在 V*Bench +16.8、MME-RealWorld +12.6、TreeBench +13.4，证明可追溯性是推进视觉推理的关键。