author={Kartik Narayan and Vibashan VS and Vishal M. Patel}原文链接：[2412.08647] SegFace: Face Segmentation of Long-Tail Classes摘要人脸解析是指将人脸语义分割为眼睛、鼻子、头发等关键面部区域。它是各种高级应用程序的先决条件，包括人脸编辑、人脸交换和面部化妆，这些应用程序通常需要对

原文链接：https://doi.org/10.1609/aaai.v40i8.37603author={Yuxuan Li and Xiang Li and Yunheng Li and Yicheng Zhang and Yimian Dai and Qibin Hou and Ming-Ming Cheng and Jian Yang}摘要随着遥感技术的快速发展，高分辨率多模式图像的获取越来

2025)，C2 Former(袁和魏，2024)，SLBAF-Net(程等人2023)、CoDAF(宗珍等人2025)、MBNet(周、陈、曹2020)、慈安(张等2019a)，以及TSFADet(袁，Wang，魏，2022)，我们的方法取得了优越的性能。广泛的实验表明，IGIANet在各种基准测试上的表现优于最先进的模型，在DroneVehicle上获得了80.9%的MAP，在VEDAI上获得

原文链接：https://doi.org/10.1109/tpami.2025.3527469author={Ke Sun and Zhongxi Chen and Xianming Lin and Xiaoshuai Sun and Hong Liu and Rongrong Ji}摘要伪装目标检测（COD）是计算机视觉领域的一项重大挑战，在实际应用中起着至关重要的作用。现有的COD方法在用高置

author={Zhiyuan Yan and Jiangming Wang and Peng Jin and Ke-Yue Zhang and Chengchun Liu and Shen Chen and Taiping Yao and Shouhong Ding and Baoyuan Wu and Li Yuan}原文链接：https://arxiv.org/abs/2411.15633摘

https://doi.org/10.1109/cvpr52733.2024.01145author={Feifei Wang and Zhentao Tan and Tianyi Wei and Yue Wu and Qidong Huang}摘要尽管基于扩散的定制方法在视觉内容创作上取得了成功，但从隐私和政治的角度来看，人们对这种技术的关注越来越多。为了解决这个问题，最近几个月提出了几种反定制

author={YiKang Shao and Tao Shi},原文链接： https://arxiv.org/abs/2511.15433摘要多通道目标检测由于其较强的鲁棒性，在学术界和工业界都引起了广泛的关注。虽然许多研究都集中在改进通道融合策略上，但大多数忽略了融合退化，并且没有一个对其潜在原因提供理论分析。为了填补这一空白，本文对多模式检测中的融合退化问题进行了系统的理论研究，发现了两个

https://doi.org/10.1109/cvpr52733.2024.01145author={Feifei Wang and Zhentao Tan and Tianyi Wei and Yue Wu and Qidong Huang}摘要尽管基于扩散的定制方法在视觉内容创作上取得了成功，但从隐私和政治的角度来看，人们对这种技术的关注越来越多。为了解决这个问题，最近几个月提出了几种反定制

author={Wenkui Yang and Jie Cao and Junxian Duan and Ran He}原文链接：https://arxiv.org/abs/2509.13922摘要像稳定扩散这样的扩散模型由于其强大的定制能力而在视觉合成任务中变得突出，但同时也带来了重大的安全风险，包括深度假冒和版权侵权。作为回应，出现了一类被称为保护性扰动的方法，它通过注入难以察觉的对抗性噪声来

原文链接:https://doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.00475author={Zhuofan Xia and Xuran Pan and Shiji Song and Li Erran Li and Gao Huang}一、介绍Transformer最初是为了处理自然语言处理任务而提出的。最近，它在计算机视觉领域展示了巨大的潜力。先锋工作Vision Trans