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图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。
Dynamic self-ensemble on multi-exit residual vision transformer for small-data image classification
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See the Future, Classify the Present: Stochastic Latent World Modeling for Hyperspectral Images
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Federated Learning for Malware Image Classification under Data Heterogeneity
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PRICE: Privacy-Preserving Image Classification in Mobile Edge-Cloud Computing with Homomorphic Encryption
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Riding the Fixed-Point Curve: Image Classification in the Continuous Thought Machine
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Out-of-Distribution Object Detection in Street Scenes via Synthetic Outlier Exposure and Transfer Learning
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CoViG: Coarsened Vision GNN for Image Classification
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Medical Imaging Classification with Cold-Atom Reservoir Computing using Auto-Encoders and Surrogate-Driven Training
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Quiet Triggers, Loud Footprints: A Tri-Space Measurement Study of Backdoor Stealthiness
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Riding the Fixed-Point Curve: Image Classification in the Continuous Thought Machine
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Equilibrium contrastive learning for imbalanced image classification
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Physically-Induced Atmospheric Adversarial Perturbations: Enhancing Transferability and Robustness in Remote Sensing Image Classification
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Evolving Hybrid Quantum-Classical Architectures for Image Classification
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Learning to Sync at the Edge: Client-Side Adaptive Synchronization for Federated Learning
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Project and Mix: Task-Semantic Prototypes for Few-Shot Image Classification
Arxiv
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参考链接
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