音视频实例分割

ICASSP 2026 - 音视频实例分割 共 1 篇论文 ← 返回 ICASSP 2026 总览 排名 论文 评分 分档 🥇 Learning What to Hear: Boosting Sound-Source Association for 7.5分 前25% 📋 论文详情 🥇 Learning What to Hear: Boosting Sound-Source Association for Robust Audiovisual Instance Segmentation ✅ 7.5/10 | 前25% | #音视频实例分割 | #查询学习 | #多模态模型 #注意力机制 👥 作者与机构 第一作者：Jinbae Seo（Yonsei University） 通讯作者：Jiyoung Lee（School of AI and Software, Ewha Womans University），Kwanghoon Sohn（Yonsei University, Korea Institute of Science and Technology (KIST)） 作者列表：Jinbae Seo（Yonsei University）、Hyeongjun Kwon（Yonsei University）、Kwonyoung Kim（Yonsei University）、Jiyoung Lee（Ewha Womans University）、Kwanghoon Sohn（Yonsei University & KIST） 💡 毒舌点评 ...

📄 Learning What to Hear: Boosting Sound-Source Association for Robust Audiovisual Instance Segmentation #音视频实例分割 #查询学习 #多模态模型 #注意力机制 #损失函数设计 ✅ 7.5/10 | 前25% | #音视频实例分割 | #查询学习 | #多模态模型 #注意力机制 学术质量 5.5/7 | 选题价值 1.5/2 | 复现加成 0.5 | 置信度 高 👥 作者与机构 第一作者：Jinbae Seo（Yonsei University） 通讯作者：Jiyoung Lee（School of AI and Software, Ewha Womans University），Kwanghoon Sohn（Yonsei University, Korea Institute of Science and Technology (KIST)） 作者列表：Jinbae Seo（Yonsei University）、Hyeongjun Kwon（Yonsei University）、Kwonyoung Kim（Yonsei University）、Jiyoung Lee（Ewha Womans University）、Kwanghoon Sohn（Yonsei University & KIST） 💡 毒舌点评 这篇论文精准地指出了现有音视频实例分割（AVIS）方法中“视觉偏见”的核心痛点（均匀加法融合和纯视觉训练目标），并用两个直观且有效的模块（交叉注意力的查询生成与序数回归的计数监督）予以解决，实验增益明确。然而，其创新性相对局部，本质上是AVISM框架的“插件式”改进，且最大性能提升（Swin-L骨干）仍依赖于更强的预训练视觉模型，未能完全摆脱对视觉主导性的依赖。 ...