论文信息地址不平衡问题在医学图像分类中的类别增量学习方法作者：XuzeHao,WenqianNi,XuhaoJiang,WeiminTan,BoYan<divclass="innovation"><h3>论文创新点</h3><divclass="point"><p>提出CIL平衡分类损失函数：针对类......

DCAFuse:Dual-BranchDiffusion-CNNComplementaryFeatureAggregationNetworkforMulti-ModalityImageFusion摘要多模态图像融合（MMIF）旨在将源图像的互补特征整合到融合图像中，包括目标显著性和纹理细节。近年来，利用扩散模型的图像融合方法取得了不错的成果。尽管扩散模型有其优势，但它降低了感知局部特征的能力。此外......

多模态图像融合：DCAFuse网络的创新与应用摘要多模态图像融合（MMIF）旨在整合不同模态图像的互补特征，以提升融合图像的目标显著性和纹理细节。近年来，基于扩散模型的图像融合方法取得了显著进展，但其局部特征感知能力较弱且易引入噪声。针对这些问题，本文提出了一种新颖的扩散-CNN特征聚合融合（DCAFuse）网络，通过双分支架构有效整合全局信息和局部细节特征。实验结果表明，该方法在红外与可见光图像......

论文信息标题：AsymmetricReinforcingagainstMulti-modalRepresentationBias作者：XiyuanGao,BingCao,PengfeiZhu,NannanWang,QinghuaHu论文创新点本研究提出了一种基于互信息的评估指标（MIV），用于衡量每个模态的边际贡献以及所有模态的联合贡献。同时，我们提出了一种非对称增强框架（ARM），通过动态特征级......

论文信息标题：Task-SpecificPreconditionerforCross-DomainFew-ShotLearning中文标题：跨域少样本学习的任务特定预条件器作者：SuhyunKang,JungwonPark,WonseokLee,WonjongRhee论文创新点本文提出了一种新型预条件器适应机制，称为任务特定预条件梯度下降（TSP）。该方法通过构建领域特定预条件器（DSPs），捕获......

论文信息题目：AdaptivePrototypeReplayforClassIncrementalSemanticSegmentation自适应原型回放用于类增量语义分割作者：GuilinZhu,DongyueWu,ChangxinGao,RunminWang,WeidongYang,NongSang源码：https://github.com/Zhu-gl-ux/Adapter<divcla......

论文信息标题：Alignment-FreeRGB-TSalientObjectDetection:ALarge-scaleDatasetandProgressiveCorrelationNetwork中文标题：无对齐RGB-T显著目标检测：大规模数据集与渐进相关网络作者：KunpengWang,KekeChen,ChenglongLi,ZhengzhengTu,BinLuo论文创新点本论文主要围绕......

基于YCbCr颜色空间的引导真实图像去雾研究作者：方文轩、范俊凯、郑宇、翁江伟、泰英、李俊论文创新点本文提出了一种基于YCbCr颜色空间的新型图像去雾方法，主要体现在以下几个方面：首先，本文设计了一种结构引导去雾网络(SGDN)，通过YCbCr颜色空间在结构上的优势，实现了RGB空间特征的更精准恢复。在网络架构中，我们引入了双色引导桥(BGB)这一关键模块，使其包含相位整合模块(PIM)和交互注意......

论文信息题目：A²RNet:AdversarialAttackResilientNetworkforRobustInfraredandVisibleImageFusionA²RNet:用于鲁棒红外与可见光图像融合的对抗攻击鲁棒网络作者：JiaweiLi,HongweiYu,JianshengChen,XinlongDing,JinlongWang,JinyuanLiu,BochaoZou,Huim......

论文信息题目：AttentiveEraser:UnleashingDiffusionModel’sObjectRemovalPotentialviaSelf-AttentionRedirectionGuidanceAttentiveEraser：通过自注意力重定向引导释放扩散模型的物体移除潜力作者：WenhaoSun,BenleiCui,Xue-MeiDong,JingqunTang源码：http......

论文信息论文题目：AdaDiff:AdaptiveStepSelectionforFastDiffusionModels中文题目：AdaDiff:用于快速扩散模型的自适应步长选择作者：HuiZhang,ZuxuanWu,ZhenXing,JieShao,Yu-GangJiang论文创新点本论文提出了一种名为AdaDiff的自适应步长选择框架，旨在通过动态调整扩散模型的去噪步骤，显著提升生成效率。传......

小白学视觉邹权教授博士后招聘启事作为电子科技大学基础与前沿研究院的高水平研究员，邹权教授近年来在生物信息学领域取得了显著成果。他现面向社会招聘博士后，诚心诚意地希望能与有志于深入研究的同行携手共进。邹权教授的研究方向主要集中在生物信息学，尤其是高性能计算与机器学习在生物信息学中的应用。他拥有丰富的学术经验，担任过多个重要期刊的主编和编委，对该领域有着深厚的造诣。此前，他的博士后招聘启事在学术圈广受......

小白学视觉知识星球：深度学习与计算机视觉的学习新体验在计算机视觉领域，很多人都曾陷入过迷茫。从选择方向到入门方法，再到进阶学习，每个环节都充满挑战。论文难懂、代码复杂、结果验证困难，这些问题让许多人感到无从下手。更令人痛心的是，部分导师的"放养式管理"让学生在关键时刻失去方向感，难以真正掌握技术。小白学视觉团队深知这些困境。正确的方法论、好奇心、实践能力以及坚持，是成功的关键要......

图神经网络（GNN）是当前深度学习领域的研究热点，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等多个交叉领域，凭借其独特的结构优势，正在成为推动技术进步的重要力量。为助力研究人员和学生快速掌握相关领域的前沿动态，本文系统整理了8个图神经网络论文的创新方向，并汇总了48篇相关研究论文。此外，为进一步支持技术学习，我们特别准备了多份宝贵资源：ICLR2020-2023期间的113篇图神经网络相关论文，以及由多名......

目标检测是计算机视觉领域的核心技术之一，应用范围广泛，涉及人体、交通、医疗、工业等多个方向。以下将汇总245个目标检测开源项目供大家参考，涵盖从人脸识别到车辆检测的多个细分领域。近年来，基于YOLOv5、v7、v8的目标检测模型在实际应用中表现尤为突出。这一系列模型以其高效性和稳定性著称，适应性强，且在多个场景中得到了广泛应用。值得注意的是，YOLOv11最近在学术领域引起了热议，其在COCO数据......

2024年ABC中国大学排名揭晓：清华大学蝉联第一，北京大学排名第二1月2日，2024年ABC中国大学排名正式发布，共有1209所本科院校上榜，其中835所为公办普通本科院校，225所为民办本科，139所为独立学院，10所为中外合作办学高校。北京、江苏、上海等地区学校上榜数量位居前列。本次排名中，清华大学保持第一，北京大学位列第二，中国科学技术大学、浙江大学并列第三，复旦大学、上海交通大学、南京大......

论文信息ShiftMorph:AFastandRobustConvolutionalNeuralNetworkfor3DDeformableMedicalImageRegistrationShiftMorph：一种用于3D可变形医学图像配准的快速且稳健的卷积神经网络作者：LijianYang,WeishengLi,YuchengShu,JianxunMi,YupingHuang,BinXiao论文......

论文信息题目：MultimodalPromptPerceiver:EmpowerAdaptiveness,GeneralizabilityandFidelityforAll-in-OneImageRestoration多模态提示感知器：增强一体化图像修复的适应性、泛化性和保真度作者：YuangAi，HuaiboHuang，XiaoqiangZhou，JiexiangWang，RanHe<h3......

C#中List的复制操作是一项常见且重要的操作。本文将详细解释如何在C#中实现List的复制，并提供相应的代码示例和说明。在C#中，List对象的复制可以通过多种方法实现。本文将重点介绍两种常用方法。方法一：使用循环遍历要使用循环遍历来复制List，可以按照以下步骤操作：List<int>sourceList=newList<int>();//初始化目标ListList&l......

全卷积网络（FCN）是一种在计算机视觉领域的经典模型，它通过将传统卷积神经网络（CNN）中的全连接层替换为卷积层，从而简化了网络结构。与传统CNN不同，FCN的特点是所有的层都采用卷积操作，这使得网络更加高效且易于训练。FCN的核心思想FCN的核心思想是通过卷积操作逐步提取图像中的特征，而无需使用全连接层。这种结构使得网络能够直接从特征图中获取全局信息，从而避免了传统CNN中信息丢失的问题。FCN......