通过特征级别的数据增强和协方差预测网络，我们提出了一种改善细粒度图像识别的方法，可以有效区分细分类别，提高泛化性能。

Sep, 2023

我们提出了一种名为 DFKD-FGVC 的方法，它扩展了 DFKD 到细粒度视觉分类任务，使用了对抗蒸馏框架、注意力生成器、混合高阶注意力蒸馏和语义特征对比学习，以实现更好的性能表现。

Apr, 2024

在智能多媒体分析领域中，超细粒度视觉分类（Ultra-FGVC）在区分更大范畴内的复杂子范畴方面发挥着重要作用。本文提出 CSDNet，这是一个创新框架，通过有效探索对比学习和自我蒸馏来学习专为 Ultra-FGVC 任务设计的判别式表示。CSDNet 包括三个主要模块：子范畴特定的差异解析（SSDP）、动态差异学习（DDL）和子范畴特定的差异传递（SSDT），共同增强深度模型在实例、特征和对数预测层面上的泛化能力。实验结果表明，CSDNet 优于当前最先进的 Ultra-FGVC 方法，强调了其在解决 Ultra-FGVC 任务中的强大效力和适应性。

Nov, 2023

使用大型语言模型作为代理，FineR 在语义细分类别推理方面体现出更好性能，优于几种先进的 FGVR 和语音与视觉助手模型，并展示了在野外和新领域中工作的潜力。

Jan, 2024

本文提出了一种名为 Diff-SR 的基于预训练 DGMs 的任意尺度超分辨率模型，该模型通过向低分辨率图像注入适量的噪声并计算感知可恢复场（PRF）指标来实现最佳效果，并在实验中证明了它在不同的 ASSR 环境下的卓越性能。

Jun, 2023

通过 FineDiffusion 参数优化策略和基于超类条件引导的采样方法，在大规模细粒度图像生成中实现高效训练和减小存储开销，生成 10,000 个类别的图像并达到最新 FID 指标。

Feb, 2024

本文提出了实用的细粒度图像检索模型设计指南，包括强调对象、凸显子类别特异性差异以及采用有效的训练策略。通过遵循指南并设计了一种新颖的双重视觉过滤机制（DVF），本文在三个广泛使用的细粒度数据集上实现了最先进的性能表现。

Apr, 2024

色彩引导的深度图超分辨率技术通过扩展高品质彩色图像来提高低质量深度图像的空间分辨率，利于 3D 重建、虚拟现实和增强现实等多方面应用。本文提出一种新颖的深度图超分辨率范式，利用扩散模型在潜在空间中生成深度图超分辨率的引导。该方法包括引导生成网络，深度图超分辨网络和引导恢复网络，并结合简单而有效的特征融合模块和 Transformer 风格的特征提取模块，使其能够在多模型图像的提取、融合和重建中利用引导先验知识。经过广泛的实验证明，在准确性和效率方面，我们的方法在与现有先进方法对比时展现出卓越的性能。我们的代码将在此 https 的 URL 进行公开共享。

Nov, 2023

本文系统评估了扩散模型生成图像的现有方法，并研究了新的扩展方式以评估它们对数据增强的益处。作者发现，将扩散模型个性化到目标数据的方法优于简单的提示策略，但使用扩散模型的训练数据，通过简单的最近邻检索程序，直接提高下游性能。此项研究揭示了扩散模型在数据增强方面的局限性，同时也突显了其在生成新训练数据方面的潜力，以提高在简单的下游视觉任务中的性能。

Apr, 2023

使用基于评分的扩散推荐模型（SDRM）可以生成逼真的合成数据，用以保护用户隐私或解决数据稀疏的问题，并在替代或增补原始数据时相对其他模型提高了 4.30% 的召回率（Recall@$n$）和 4.65% 的 NDCG@$n$。

Nov, 2023