Jiangmeng Li

通过因果推断实现持续弱光图像增强

基于因果去混淆小波解耦提示网络的一体化图像修复

AmPLe: 通过自适应去偏集成多提示学习支持视觉语言模型

无监督域适配中表征学习的可迁移性和可区分性

通过最优传输视角下保持序列一致性的策略对比的视觉强化学习

用混杂修剪的知识提示支持视觉语言模型少镜头推理

基于因果Siamese网络的单一图像散焦去模糊的持续测试时自适应

自监督学习中的泛化与因果解释

面向跨粒度少镜头学习的元注意力生成网络