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ICCV
2021–2025 確定版
2025 · 2,701 papers
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- Exploring the Adversarial Vulnerabilities of Vision-Language-Action Models in Robotics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Expressive Talking Human from Single-Image with Imperfect Priors
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Extending Foundational Monocular Depth Estimators to Fisheye Cameras with Calibration Tokens
日本大学: 関与なし（対象大学）
- External Knowledge Injection for CLIP-Based Class-Incremental Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Extrapolated Urban View Synthesis Benchmark
日本大学: 関与なし（対象大学）
- F-Bench: Rethinking Human Preference Evaluation Metrics for Benchmarking Face Generation, Customization, and Restoration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FA: Forced Prompt Learning of Vision-Language Models for Out-of-Distribution Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FALCON: Resolving Visual Redundancy and Fragmentation in High-resolution Multimodal Large Language Models via Visual Registers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FB-Diff: Fourier Basis-guided Diffusion for Temporal Interpolation of 4D Medical Imaging
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FDPT: Federated Discrete Prompt Tuning for Black-Box Visual-Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FE-CLIP: Frequency Enhanced CLIP Model for Zero-Shot Anomaly Detection and Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FED-PsyAU: Privacy-Preserving Micro-Expression Recognition via Psychological AU Coordination and Dynamic Facial Motion Modeling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FEVER-OOD: Free Energy Vulnerability Elimination for Robust Out-of-Distribution Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FG-OrIU: Towards Better Forgetting via Feature-Gradient Orthogonality for Incremental Unlearning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FICGen: Frequency-Inspired Contextual Disentanglement for Layout-driven Degraded Image Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FIND: Few-Shot Anomaly Inspection with Normal-Only Multi-Modal Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FLOAT: Generative Motion Latent Flow Matching for Audio-driven Talking Portrait
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FLOSS: Free Lunch in Open-vocabulary Semantic Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FLSeg: Enhancing Privacy and Robustness in Federated Learning under Heterogeneous Data via Model Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FOLDER: Accelerating Multi-Modal Large Language Models with Enhanced Performance
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FPEM: Face Prior Enhanced Facial Attractiveness Prediction for Live Videos with Face Retouching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FREE-Merging: Fourier Transform for Efficient Model Merging
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FRET: Feature Redundancy Elimination for Test Time Adaptation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FROSS: Faster-Than-Real-Time Online 3D Semantic Scene Graph Generation from RGB-D Images
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FVGen: Accelerating Novel-View Synthesis with Adversarial Video Diffusion Distillation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FW-Merging: Scaling Model Merging with Frank-Wolfe Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Face Retouching with Diffusion Data Generation and Spectral Restorement
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FaceCraft4D: Animated 3D Facial Avatar Generation from a Single Image
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FaceLift: Learning Generalizable Single Image 3D Face Reconstruction from Synthetic Heads
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FaceShield: Defending Facial Image against Deepfake Threats
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FaceXFormer: A Unified Transformer for Facial Analysis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Factorized Learning for Temporally Grounded Video-Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Failure Cases Are Better Learned But Boundary Says Sorry: Facilitating Smooth Perception Change for Accuracy-Robustness Trade-Off in Adversarial Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fair Generation without Unfair Distortions: Debiasing Text-to-Image Generation with Entanglement-Free Attention
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FairGen: Enhancing Fairness in Text-to-Image Diffusion Models via Self-Discovering Latent Directions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FairHuman: Boosting Hand and Face Quality in Human Image Generation with Minimum Potential Delay Fairness in Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FakeRadar: Probing Forgery Outliers to Detect Unknown Deepfake Videos
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Globally Optimal and Geometrically Consistent 3D Shape Matching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Image Super-Resolution via Consistency Rectified Flow
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FastJSMA: Accelerating Jacobian-based Saliency Map Attacks through Gradient Decoupling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FastPoint: Accelerating 3D Point Cloud Model Inference via Sample Point Distance Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FastVAR: Linear Visual Autoregressive Modeling via Cached Token Pruning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Faster and Better 3D Splatting via Group Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feather the Throttle: Revisiting Visual Token Pruning for Vision-Language Model Acceleration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feature Coding in the Era of Large Models: Dataset, Test Conditions, and Benchmark
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feature Decomposition-Recomposition in Large Vision-Language Model for Few-Shot Class-Incremental Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feature Extraction and Representation of Pre-training Point Cloud Based on Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feature Purification Matters: Suppressing Outlier Propagation for Training-Free Open-Vocabulary Semantic Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedAGC: Federated Continual Learning with Asymmetric Gradient Correction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedDifRC: Unlocking the Potential of Text-to-Image Diffusion Models in Heterogeneous Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedMVP: Federated Multimodal Visual Prompt Tuning for Vision-Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedMeNF: Privacy-Preserving Federated Meta-Learning for Neural Fields
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedPall: Prototype-based Adversarial and Collaborative Learning for Federated Learning with Feature Drift
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedVLA: Federated Vision-Language-Action Learning with Dual Gating Mixture-of-Experts for Robotic Manipulation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedWSQ: Efficient Federated Learning with Weight Standardization and Distribution-Aware Non-Uniform Quantization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedXDS: Leveraging Model Attribution Methods to counteract Data Heterogeneity in Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Continual Instruction Tuning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Continuous Category Discovery and Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Domain Generalization with Domain-specific Soft Prompts Generation
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- Federated Prompt-Tuning with Heterogeneous and Incomplete Multimodal Client Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Representation Angle Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feed-Forward SceneDINO for Unsupervised Semantic Scene Completion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Few-Shot Image Quality Assessment via Adaptation of Vision-Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Few-Shot Pattern Detection via Template Matching and Regression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fewer Denoising Steps or Cheaper Per-Step Inference: Towards Compute-Optimal Diffusion Model Deployment
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FiVE-Bench: A Fine-grained Video Editing Benchmark for Evaluating Emerging Diffusion and Rectified Flow Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FiffDepth: Feed-forward Transformation of Diffusion-Based Generators for Detailed Depth Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FinMMR: Make Financial Numerical Reasoning More Multimodal, Comprehensive, and Challenging
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Find Any Part in 3D
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Find a Scapegoat: Poisoning Membership Inference Attack and Defense to Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-Grained 3D Gaussian Head Avatars Modeling from Static Captures via Joint Reconstruction and Registration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-Grained Evaluation of Large Vision-Language Models in Autonomous Driving
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-Tuning Visual Autogressive Models for Subject-Driven Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-grained Abnormality Prompt Learning for Zero-shot Anomaly Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-grained Spatiotemporal Grounding on Egocentric Videos
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-structure Preserved Real-world Image Super-resolution via Transfer VAE Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FineMotion: A Dataset and Benchmark with both Spatial and Temporal Annotation for Fine-grained Motion Generation and Editing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fish2Mesh Transformer: 3D Human Mesh Recovery from Egocentric Vision
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fix-CLIP: Dual-Branch Hierarchical Contrastive Learning via Synthetic Captions for Better Understanding of Long Text
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FixTalk: Taming Identity Leakage for High-Quality Talking Head Generation in Extreme Cases
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Flash-VStream: Efficient Real-Time Understanding for Long Video Streams
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlashDepth: Real-time Streaming Video Depth Estimation at 2K Resolution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlexGen: Flexible Multi-View Generation from Text and Image Inputs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Flexi-FSCIL: Adaptive Knowledge Retention for Breaking the Stability-Plasticity Dilemma in Few-Shot Class-Incremental Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Flow Stochastic Segmentation Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Flow to the Mode: Mode-Seeking Diffusion Autoencoders for State-of-the-Art Image Tokenization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Flow-MIL: Constructing Highly-expressive Latent Feature Space For Whole Slide Image Classification Using Normalizing Flow
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Flow4Agent: Long-form Video Understanding via Motion Prior from Optical Flow
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlowChef: Steering of Rectified Flow Models for Controlled Generations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlowDPS : Flow-Driven Posterior Sampling for Inverse Problems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlowEdit: Inversion-Free Text-Based Editing Using Pre-Trained Flow Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlowR: Flowing from Sparse to Dense 3D Reconstructions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlowSeek: Optical Flow Made Easier with Depth Foundation Models and Motion Bases
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlowStyler: Artistic Video Stylization via Transformation Fields Transports
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlowTok: Flowing Seamlessly Across Text and Image Tokens
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Focal Plane Visual Feature Generation and Matching on a Pixel Processor Array
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FonTS: Text Rendering With Typography and Style Controls
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FontAnimate: High Quality Few-shot Font Generation via Animating Font Transfer Process
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ForCenNet: Foreground-Centric Network for Document Image Rectification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ForeSight: Multi-View Streaming Joint Object Detection and Trajectory Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）