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图像分类是指给定一组各自被标记为单一类别的图像，然后对一组新的测试图像的类别进行预测，并测量预测的准确性结果。
A multimodal slice discovery framework for systematic failure detection and explanation in medical image classification
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G-LoG Bi-filtration for Medical Image Classification
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Quantum-enhanced satellite image classification
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DL$^3$M: A Vision-to-Language Framework for Expert-Level Medical Reasoning through Deep Learning and Large Language Models
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Specificity-aware reinforcement learning for fine-grained open-world classification
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Beyond Accuracy: What Matters in Designing Well-Behaved Image Classification Models?
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FairQuant: Fairness-Aware Mixed-Precision Quantization for Medical Image Classification
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A saccade-inspired approach to image classification using visiontransformer attention maps
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Single Pixel Image Classification using an Ultrafast Digital Light Projector
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Sufficient, Necessary and Complete Causal Explanations in Image Classification
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A Contrastive Learning Framework Empowered by Attention-based Feature Adaptation for Street-View Image Classification
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ProAPO: Progressively Automatic Prompt Optimization for Visual Classification
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Interpretable Vision Transformers in Image Classification via SVDA
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Topological Signatures vs. Gradient Histograms: A Comparative Study for Medical Image Classification
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Feature Engineering is Not Dead: Reviving Classical Machine Learning with Entropy, HOG, and LBP Feature Fusion for Image Classification
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参考链接
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