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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。
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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DSXFormer: Dual-Pooling Spectral Squeeze-Expansion and Dynamic Context Attention Transformer for Hyperspectral Image Classification
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Benchmarking Foundation Models for Mitotic Figure Classification
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Transferring Visual Explainability of Self-Explaining Models to Prediction-Only Models without Additional Training
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FRQI Pairs method for image classification using Quantum Recurrent Neural Network
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Bio-inspired fine-tuning for selective transfer learning in image classification
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Domain Generalization with Quantum Enhancement for Medical Image Classification: A Lightweight Approach for Cross-Center Deployment
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Reconstruction Guided Few-shot Network For Remote Sensing Image Classification
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Quantifying task-relevant representational similarity using decision variable correlation
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参考链接
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