:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chen, Dexia, Zhang, Wentao, Zhu, Qianjie, Hu, Ping, Li, Weibing, Zhang, Tong, Wang, Ruixuan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2508.12861
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Preserve and Sculpt: Manifold-Aligned Fine-tuning of Vision-Language Models for Few-Shot Learning
von: Chen, Dexia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Random Registers for Cross-Domain Few-Shot Learning
von: Yi, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lightweight Frequency Masker for Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation
von: Tong, Jintao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reconstruction Target Matters in Masked Image Modeling for Cross-Domain Few-Shot Learning
von: Ma, Ran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Flatten Long-Range Loss Landscapes for Cross-Domain Few-Shot Learning
von: Zou, Yixiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-Disentanglement and Re-Composition for Cross-Domain Few-Shot Segmentation
von: Tong, Jintao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interpretable Cross-Domain Few-Shot Learning with Rectified Target-Domain Local Alignment
von: Zhao, Yaze, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Remedying Target-Domain Astigmatism for Cross-Domain Few-Shot Object Detection
von: Jiang, Yongwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Addressing Exacerbated Attention Sink for Source-Free Cross-Domain Few-Shot Learning
von: Yi, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Representation Calibration and Uncertainty Guidance for Class-Incremental Learning based on Vision Language Model
von: Tan, Jiantao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adapter Naturally Serves as Decoupler for Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation
von: Tong, Jintao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Devil is in Low-Level Features for Cross-Domain Few-Shot Segmentation
von: Liu, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving CLIP Adaptation by Breaking Tail Alignment for Source-Free Cross-Domain Few-Shot Learning
von: Yi, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Free Lunch to Meet the Gap: Intermediate Domain Reconstruction for Cross-Domain Few-Shot Learning
von: Zhang, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decoupling Continual Semantic Segmentation
von: Guo, Yifu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Compositional Few-Shot Class-Incremental Learning
von: Zou, Yixiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Concept-wise Attention for Fine-grained Concept Bottleneck Models
von: Zhong, Minghong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Meta-Exploiting Frequency Prior for Cross-Domain Few-Shot Learning
von: Zhou, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross-Domain Few-Shot Segmentation via Multi-view Progressive Adaptation
von: Nie, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Multi-Modal Prototypes for Cross-Domain Few-Shot Object Detection
von: Wang, Wanqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Contrastive Graph Modeling for Cross-Domain Few-Shot Medical Image Segmentation
von: Bo, Yuntian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Divide-and-Conquer Decoupled Network for Cross-Domain Few-Shot Segmentation
von: Cong, Runmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Few-Shot Image Quality Assessment via Adaptation of Vision-Language Models
von: Li, Xudong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Calibrated Cache Model for Few-Shot Vision-Language Model Adaptation
von: Ding, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring Cross-Domain Few-Shot Classification via Frequency-Aware Prompting
von: Zhang, Tiange, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Vision-Language Few-Shot Adaptation with Negative Learning
von: Zhang, Ce, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Unknowns from Unknowns: Diversified Negative Prototypes Generator for Few-Shot Open-Set Recognition
von: Zhang, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-Ensembling Gaussian Splatting for Few-Shot Novel View Synthesis
von: Zhao, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Domain-Rectifying Adapter for Cross-Domain Few-Shot Segmentation
von: Su, Jiapeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross-Domain Few-Shot Segmentation via Iterative Support-Query Correspondence Mining
von: Nie, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TAMT: Temporal-Aware Model Tuning for Cross-Domain Few-Shot Action Recognition
von: Wang, Yilong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How Well Do Self-Supervised Methods Perform in Cross-Domain Few-Shot Learning?
von: Zhang, Yiyi, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Selective, Regularized, and Calibrated: Harnessing Vision Foundation Models for Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation
von: Ma, Junyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Efficient and General-Purpose Few-Shot Misclassification Detection for Vision-Language Models
von: Zeng, Fanhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GeoTransfer : Generalizable Few-Shot Multi-View Reconstruction via Transfer Learning
von: Jena, Shubhendu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multimodal Cross-Domain Few-Shot Learning for Egocentric Action Recognition
von: Hatano, Masashi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Cross-Domain Few-Shot Learning Method Based on Domain Knowledge Mapping
von: Chen, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Few-Shot Continual Learning in Vision-Language Models
von: Panos, Aristeidis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Few-Shot Out-of-Distribution Detection via the Refinement of Foreground and Background
von: Li, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimization of Prompt Learning via Multi-Knowledge Representation for Vision-Language Models
von: Zhang, Enming, et al.
Veröffentlicht: (2024)