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评估神经网络的可视连续性腐败鲁棒性相对于人类表现
我们提出了一种视觉连续的损坏稳健性（VCR）方法，允许在范围广泛且连续的变化中评估神经网络对图像损坏的稳健性，并使用两种新颖的人类感知度量标准进行评估。通过在 14 种常用图像损坏上进行实验，并与大量的人类参与者和最新的稳健神经网络模型进行
PDF4 months ago
最短路径扩散式图像生成
本文提出了一种基于 Fisher metric 的最短路径扩散（Shortest Path Diffusion）方法来优化图像生成的扩散模型，该方法通过将图像恢复路径长度最小化，发现了图像损坏的最佳方式是通过图像锐化和噪声去模糊化的组合，其
PDFa year ago
AAAIVITA: 一种多源邻域迁移增强方法用于超出分布的概括
介绍了一种称为 VITA 的多源邻域传输数据增强方法，通过使用切向传输和集成多源邻域样本，有效地提高了针对图像损坏的鲁棒性，并应用于计算机视觉领域中的各种实验。
PDF2 years ago
自动对焦 +: 磁共振成像中噪声鲁棒运动校正
本研究提出了一种基于神经网络的正则化项来增强自动对焦的方法，以解决 MRI 中由运动造成的图像失真问题，并通过使用合成和真实噪声数据验证其有效性，表明该方法对噪声和解剖结构变化具有鲁棒性，优于现有的降噪方法。
PDF2 years ago
ICCVSimROD: 简单的鲁棒目标检测适应方法
本文提出了一种简单而有效的无监督自适应方法，用于解决领域转移和伪标签噪声等问题，并在图像污染和跨领域自适应基准测试中实现了新的最先进结果。
PDF3 years ago
使用频率偏置模型提高对通用损坏的鲁棒性
本文提出了两种高 / 低频鲁棒性混合的专家模型以及一种最小化卷积特征图总变差 (TV) 的正则化方法，成功应用于诸如 ImageNet-C 以及汽车数据集等多种实际环境的图像分类和目标检测任务，同时提升了在受损图像方面的鲁棒性。
PDF3 years ago