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本研究提出FAIR-SIGHT框架，旨在解决计算机视觉系统中的公平性问题。该框架结合顺应性预测和动态输出修复机制，有效缩小群体与个体之间的公平性差距，同时保持高预测性能。

本研究评估了六种视觉-语言模型在食品识别中的表现，提出了FoodNExTDB数据库，并引入专家加权召回率作为评估指标。结果表明，封闭源模型在简单食品识别中效果良好，但在细粒度识别上仍存在挑战，影响自动饮食评估的可靠性。

本研究提出了一种类人贝叶斯推理框架（CHBR），用于优化零-shot图像识别中的概念生成。实验结果显示，CHBR在十五个数据集上表现优于现有方法，具有显著的应用潜力。

本文介绍了使用C#实现VGG模型进行CIFAR-10数据集的图像分类，涵盖数据集下载、模型训练和识别过程，最终达到约70%的准确率。

本研究解决了传统张量网络在自然图像处理中的应用不足。提出的深度树张量网络（DTTN）引入了一种新的架构，通过多线性操作捕捉特征之间的高阶交互，显著提升了性能。研究表明，DTTN在多个基准测试中表现优异，有潜力推动该领域的可解释性研究。

本教程介绍如何使用 C# 和 Pytorch 框架进行深度学习，涵盖数据处理、模型创建与优化。内容包括使用 TorchSharp 加载 FashionMNIST 数据集，定义神经网络，训练模型、评估准确率，以及模型的保存与加载。

本研究解决了用户在众多生成模型中选择最合适模型的困难，因为现有的模型中心通常仅依赖文本匹配。我们提出的条件生成模型识别方法（CGI）通过用户提供的示例图像，结合基于提示的模型识别（PMI），有效地描述模型功能并匹配用户需求。实验结果表明，使用四个示例图像时，92%的模型能够被正确识别，且获得显著更好的FID评分。

多标签分类在计算机视觉中应用广泛，适合复杂场景，能够同时预测多个类别。与目标检测相比，其计算复杂度低、推理速度快、标注成本低且鲁棒性高。PaddleX提供多种模型，支持简单的Python API，便于快速体验和二次开发。

图像识别是计算机视觉的基础任务，广泛应用于人脸和商品识别。PP-ShiTuV2是一个通用图像识别系统，包含主体检测、特征学习和向量检索模块，显著提升了细粒度识别效果，特别适合快速更新的零售商品识别。

本研究探讨了深度学习模型在图像识别中的后门攻击，评估了现有的缓解策略并基准测试了16种方法，发现保护效果差异显著，并提出了未来改进防御机制的方向。