改写后的文章

{

"title": "西电学子在CVPR 2026竞赛中斩获31项国际奖项",

"content": "6月3日至7日，全球计算机视觉与模式识别领域最具影响力的顶级会议之一——CVPR 2026在美国举行。西安电子科技大学人工智能学院参赛队伍在各项国际竞赛中累计获得31项冠亚季军（10项冠军、14项亚军、7项季军），同时有13篇论文被会议录用。\n\n参赛队伍由焦李成教授、刘芳教授、马文萍教授、杨淑媛教授、李玲玲副教授、刘旭副教授、陈璞花副教授、李硕博士、杨育婷博士、孙龙博士、马梦茹博士、路小强博士以及博士生张柯欣、柴金铭、郝佳瑶、马芹、张京、谢兴霖、贺晶、王一晴等人共同指导。所有获奖队伍均受邀在大会相关研讨会和挑战赛展示环节汇报获奖方法，充分体现了团队在国际计算机视觉竞赛中的扎实研究实力与持续创新能力。本次竞赛得到国家自然科学基金重点和联合项目、教育部创新团队、国家学科创新引智基地等项目支持。\n\n在“CVPR 2026生物自动标注挑战”中，由2025级硕士研究生任苡雯、刘佳宁、王英鑫和孙龙博士组成的队伍获得冠军。该赛题聚焦生态与生物研究中的自动化物种标注，要求模型在少样本条件下对细粒度生物物种进行识别。冠军队伍提出融合生物基础模型与少样本学习机制的框架，利用生物领域预训练模型提取视觉特征，并结合少量标注样本构建特征库，实现了高效识别与精准分类。\n\n“CVPR 2026城堡挑战赛”聚焦长时序第一视角视频问答，由2025级硕士研究生李正阳、杜政霖、文怡和李硕博士组成的队伍获得冠军。他们提出基于Qwen3的证据增强多模态推理方案，融合视频、语音等多源信息，自动检索关键证据，并采用参数高效微调与多策略协同推断机制，提升了复杂长时序场景下的问答效率。\n\n“CVPR 2026 URVIS挑战赛：MUSES-AXPS—极限全景分割”由2025级硕士研究生王嘉慧、曹宇思、陈玉英和杨育婷博士组成的队伍夺冠。该赛题针对极端恶劣条件下的全景分割，冠军方案采用精简融合层级与混合精度推理，以CAFuser为基础模型，通过语言-视觉对比损失对齐条件标记与语义环境，自适应调整传感器模态融合权重，提升了感知系统的鲁棒性。\n\n“CVPR 2026 EPIC-SOUNDS基于音频的交互检测挑战”中，赵振宇、翟子涵、李婷婷和马梦茹博士组成的队伍获得冠军，任苡雯、唐颖、王英鑫、刘佳宁和马芹组成的队伍获得亚军。冠军队伍采用音频密集特征提取与多尺度时序建模，利用预训练网络获取密集特征，通过多尺度金字塔结构实现多层次表征，显著提升了密集交互场景下的定位精度。\n\n“CVPR 2026多模态心智理论挑战赛赛道一”中，刘佳宁、王英鑫、任苡雯和路小强博士组成的队伍获得冠军，李正阳、杜政霖、文怡和张京组成的队伍获得季军。冠军队伍提出融合符号推理与大语言模型的分层混合方案，通过显式追踪环境状态和行为证据，实现精准推断，兼顾可解释性与准确性。\n\n“CVPR 2026多模态心智理论挑战赛赛道二”中，罗蒲、许琮、李玉梅和张柯欣组成的队伍获得冠军，刘佳宁、王英鑫、任苡雯和谢兴霖组成的队伍并列第一。冠军队伍提出“基于证据引导的多模态心智理论推理”框架，将问题分解为结构化信息，通过证据建模和一致性评分提升推理能力。\n\n“CVPR 2026 Roboflow-20VL少样本目标检测挑战赛赛道2”中，罗蒲、许琮、李玉梅和杨育婷博士组成的队伍获得冠军。他们提出“基于提示词校准的基础模型融合”框架，以多模态大模型为核心，融合Qwen-VL、Doubao、Gemini和SAM3等模型，在无需训练条件下提升少样本检测精度。\n\n“CVPR 2026 EPIC-SOUNDS基于音频的交互识别挑战”中，任苡雯、王英鑫、刘佳宁、唐颖和郝佳瑶组成的队伍获得冠军，翟子涵、赵振宇、李婷婷和贺晶组成的队伍获得亚军。冠军队伍采用多分支概率集成识别框架，通过PaSST上下文融合和互补架构集成，提升了音频交互识别的准确性和稳定性。\n\n“CVPR 2026 doScenes自动驾驶指令理解挑战赛-历史轨迹与语言赛道”中，杜政霖、李正阳、文怡和柴金铭组成的队伍获得冠军。他们提出融合历史运动信息与自然语言指令的轻量化预测方案，将预测误差降低约27.9%。\n\n“CVPR 2026 Ego-Exo4D程序理解挑战赛”中，翟子涵、李婷婷、赵振宇和贺晶组成的队伍获得亚军。队伍提出基于分任务头差异化设计的混合融合架构，在官方测试集上平均cAP达0.6544。\n\n“CVPR 2026 EPIC-KITCHENS-100动作检测挑战”中，李婷婷、赵振宇、翟子涵和谢兴霖组成的队伍获得亚军。他们基于OpenTAD框架构建多分支动作检测系统，采用动词与名词解耦建模策略。\n\n“CVPR 2026 EPIC-KITCHENS-100多实例检索挑战”中，李婷婷、翟子涵、赵振宇和王一晴组成的队伍获得亚军。他们提出BiCRA-AVION双向跨模态检索方法，引入轻量级双向跨模态注意力模块。\n\n“CVPR 2026 AUTOPILOT关键目标定位挑战赛”中，杜政霖、李正阳、文怡和李硕博士组成的队伍获得亚军。他们提出基于大视觉语言模型的零样本感知方案，以Qwen2.5-VL-32B-Instruct为核心。\n\n“CVPR 2026 EPIC-KITCHENS VISOR半监督视频对象分割挑战”中，王英鑫、刘佳宁、任苡雯和孙龙博士组成的队伍获得亚军。他们基于SAM 2视觉基础模型，通过轻量级微调策略实现高效适配。\n\n“CVPR 2026 ENACT通过世界建模实现具身认知挑战赛”中，曹宇思、王嘉慧、陈玉英和路小强博士组成的队伍获得亚军。他们提出融合马尔可夫链迭代匹配与状态差分对齐的方案。\n\n“CVPR 2026 MaCVi多模态语义分割挑战”中，曹宇思、王嘉慧和杨育婷博士组成的队伍获得亚军。他们提出SAM+LoRA的参数高效迁移与热-雷融合方案。\n\n“CVPR 2026通用指令视频编辑挑战赛”中，唐颖、彭波连和路小强博士组成的队伍获得亚军。他们提出基于VACE框架的任务驱动视频编辑系统。\n\n“CVPR 2026 VGBE挑战赛”中，周晓鹏、郭雨洁和孙龙博士组成的队伍获得亚军。他们提出图像到视频一致性生成方案，缓解了外观漂移等问题。\n\n“CVPR 2026财务收据挑战赛”中，罗蒲、许琮、李玉梅和张柯欣等组成的队伍获得亚军。他们提出“图像复原—结构化问答”两阶段框架。\n\n“NTIRE 2026摄影修图迁移挑战赛”中，许琮、罗蒲、李玉梅和柴金铭组成的队伍获得亚军。他们提出基于双路径隐式神经表示与同步测试时增强的算法。\n\n“CVPR 2026第八届UG2+ Workshop Track 2：恶劣天气场景语义分割挑战赛”中，许琮、罗蒲、李玉梅和马芹组成的队伍获得季军。他们提出面向复杂天气退化场景的鲁棒训练方案，在测试集上取得59.9%的mIoU。\n\n“EgoCross跨领域主视角VQA”中，文怡、杜政霖、李正阳和郝佳瑶组成的队伍获得季军。他们基于Qwen3-VL-4B模型，采用双适配器LoRA结构和数据自适应路由策略。\n\n“CVPR 2026 SoccerNet球行为预测竞赛”中，赵振宇、翟子涵、李婷婷和谢兴霖组成的队伍获得季军。他们使用FAANTRA基线模型，采用多阶段训练策略。\n\n“CVPR 2026物理感知的视频实例移除挑战赛”中，曹宇思、王嘉慧、陈玉英和王一晴组成的队伍获得季军。他们提出基于隐式物理效应擦除的端到端视频修复方案。\n\n“CVPR 2026海上视觉-图表数据关联挑战赛”中，曹宇思、