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ACMMM:ACM国际多媒体会议 顶会专区

本专区系统性收录 ACMMM(ACM 国际多媒体会议)相关的论文解读、专家演讲及会议动态等内容。ACMMM 集中呈现了多媒体内容理解、跨模态学习、生成式 AI、视频分析与检索等领域的年度进展。

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2026.11.10 -14
会议时间
巴西里约热内卢
会议地点
3,000+
投稿文章数量
24.59%
收录率
87
专区文章总数
会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-16
看得更远,也看得更广:短视频流行度预测的时空联合扩展|ACM MM 2026
来源:HUS Media Lab 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/OwHVh-5cU6NOE26mz6Psrw 短视频流行度预测(Micro-Video Popularity Prediction, MVPP)要在视频发布后预判它未来的热度,直接服务于内容推荐、流量分配与内容治理。但这件事,究竟难在哪里?是视频太长,模型"看不远"?还是历史太多,模型"看不广"...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-16
告别密集交互!ProtoHGF-Net:基于原型超图的RGBT目标检测新范式|ACM MM 2026
来源:多模态信息融合 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/-He-TQ62-1eyHUj2Waq2pg PAPER READINGACM MM 2026 · RGBT OBJECT DETECTION 本文所要解决的问题是RGBT融合中一个非常具体的问题:两种模态都很好用,但是把它们以全分辨率的方式混合在一起,那么背景也会被一起传播。ProtoHGF-Net 先用...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-16
当天气变差、模态失效:一个用场景专家统一,一个给可靠性建模|ACM MM 2026
来源:YoLo深度学习 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/7s6QVAvRCW3Zy81PqZ0eRQ 恶劣天气检测 模态退化鲁棒 ? 本期导读 背景引入:实验室里跑得很好的检测器,一到雾天、暗光、雨雪就掉链子——这不是新鲜事,但今年这条线的打法明显变了。以往多是为每种天气单独设计一套模块或单独训一个模型,推理时还得先判断天气;新一批工作开始追求用一个统一检测器...
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会前预热 生成式模型 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-16
电子信息工程学院牛菓博士在顶级学术会议ACM MM发表论文|ACM MM 2026
来源:佛山大学电子信息工程学院 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/8__oAj4NsznfnwweeKKOag 近日,电子信息工程学院视觉感知与智能信息处理团队牛菓博士作为第一作者,佛山大学为第一署名单位的学术论文《Efficient Training with Foresight: Multi-Token Auxiliary Supervision for A...
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会前预热 机器学习理论 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-15
ACM MM 2026发表CCCI博士生曹雪梅工作|ACM MM 2026
来源:认知计算与群智协同创新实验室 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/HbDUTMr2J7Dw9EillvFd0w近日,第34届 ACM 国际多媒体会议(The 34th ACM International Conference on Multimedia, ACM MM 2026)论文录用结果揭晓,西南财经大学认知计算与群智协同创新团队(CCCI)关于持续学习...
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会前预热 多模态 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-15
涂志刚教授课题组在多模态大模型驱动的视觉行为理解领域取得系列成果|ACM MM 2026
来源:测绘遥感工程信息全国重点实验室 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/_t2G7nrPm_OZDapxjfnNUA 近期,武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室涂志刚教授课题组,在多模态大模型驱动的视觉行为理解领域取得多项关键研究成果。(1)在 CCF-A类会议ACM MM 2026 的微动作分析挑战赛(Micro-Action Analysis Grand ...
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会前预热 多模态 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-15
论文分享:全类型音频深度伪造检测|ACM MM 2026
来源:生物信息感知与人机交互团队 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/-U2uOHmpsMTnIq-F6CsSAQ 近日,IIP-HCI实验室关于全类型音频深度伪造检测的最新研究成果被多媒体领域顶级国际会议 ACM MM 2026 接收。会议全称为 ACM International Conference on Multimedia,自1993年创办以来持续推动多...
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会前预热 多模态 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-15
大连理工等提出SGPDFuse:DINOv3不直接“融合”,先帮模型找出哪些信息不该融|ACM MM 2026
来源:多模态信息融合 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/_BBmHCa8DMXBF1TBuUneng ACM MM 2026 · IMAGE FUSIONSGPDFuse:先解耦再做多模态融合 物理解耦融合,并不是简单的把两张图融在一起最难的就是:让模型能够识别哪些是场景本身,哪些只是环境干扰?SGPDFuse 使用DINOv3进行语义先估计“变化因素”再只融合...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-15
一张照片,重建一只会动的 3D 手|ACM MM 2026
来源:AI TIME 论道 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/BmqJdhzVDwQ2HO0f64NRJg 解读、编辑|张意梅 审核 | 蒲诗瑶本文内容基于公开论文资料整理,相关研究成果版权归原作者及所属机构所有。我们尊重每一位研究者的原创贡献,如有任何建议或权益相关问题,欢迎联系我们,我们将及时沟通处理。 ACM MM 2026 论文题目:OASIS: Occ...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-15
DualRefIQA:用双参考跨越超分辨率质量评价鸿沟|ACM MM 2026
来源:STRUCTatP 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/4WPh0X2CgEWNeFRH28N-NA 当超分辨率模型把一张模糊的小图变得清晰锐利时,我们该如何判断它是真的“恢复”了图像细节,还是只是生成了看似真实的错误纹理? 长期以来,超分辨率图像质量评价面临着一个两难问题:全参考指标需要真实高清图像,并且容易惩罚合理但未对齐的生成细节;无参考指标虽然不依赖...
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