本文提出了一种名为 Omni-ICM 的 Image Coding for Machines 框架，通过自我监督学习和信息筛选模块，学习了通用且紧凑的全能特征，可直接用于基于学习的编解码器支持人工智能任务分析。与传统编码器和基于学习的编解码器相比，Omni-ICM 在多个基础视觉任务上表现出更好的性能。

Jul, 2022

图像编码技术旨在降低图像表示所需的比特率，同时最大程度地减少机器视觉分析准确性的下降。本研究提出了一种基于对抗训练的有效解码器微调方案，以显著提高图像编码技术的视觉质量，同时保持机器分析准确性，无需在推理阶段增加额外的比特率或参数。实验结果表明，在忽略任务性能分数相对变化 - 1.6% 的情况下，完全消除了棋盘格伪影。对于一些可容忍某些伪影的情况，例如机器消费是主要目标的情况，该技术可以提高像素保真度和特征保真度分数，同时不影响任务性能。

Jan, 2024

通过深度学习，我们提出了一种学习对象区域的图像压缩模型，它不需要额外的信息作为输入，并且可以适用于不同的图像识别模型。

Aug, 2023

通过改进提示设计和损失函数，我们提出了一种实例条件提示与对比学习（ICPC）框架，改善了视觉和文本嵌入对准的质量，并在三个大规模数据集上展示出改进的性能。

Aug, 2023

通过辅助损失训练编码器以提升其识别能力和速率失真性能的一种新型学习图像编码方法，相较于传统训练方法，在物体检测和语义分割任务中分别实现了 27.7% 和 20.3% 的 Bjontegaard Delta 速率改进。

Feb, 2024

大型语言模型，困惑度，压缩，基于提示的恢复，推理时动态提示。

Oct, 2023

本文提出一种叫做上下文提示学习的框架，用于多模态学习中训练可对齐图像本地化特征并且能够适应当前任务的动态提示，通过应用于多个标准和少样本数据集上展示了比现有技术方法更优越的性能和强大的适用性。

Jul, 2023

我们介绍了一种名为 I-Prompt 的方法，它是一种与任务无关的方法，专注于图像令牌的视觉语义信息，以消除任务预测，并在四个基准测试中达到了竞争性能，同时与最先进的方法相比显著减少了训练时间。通过大量实验，我们证明了我们的方法在各种场景下的优越性。

Mar, 2024

本文提出了一种基于神经网络的编解码及任务模型的联合训练方法，用于实现远程机器任务分析的图像压缩，研究表明，进行编解码和任务网络的联合优化可以显著提高任务准确性，在训练和部署的限制下，可以选择性地进行编码器、解码器或任务网络的微调，并仍然实现高于现成解决方案的速率和准确度。

Nov, 2020

我们提出了一个名为 PromptGIP 的通用模型，通过视觉提示式问答范式统一了多样化的图像处理任务，消除了特定任务微调的需求。该方法提供了通用且适应性强的解决方案，可用于图像处理中的跨领域任务，包括图像恢复和图像增强。

Oct, 2023