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零样本检测
分布 鲁棒性与安全2目标检测与定位1
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通过RAW-RGB对齐实现AI生成图像的零样本检测
Zero-shot Detection of AI-Generated Image via RAW-RGB Alignment
提出基于RAW-RGB对齐痕迹的零样本AI生成图像检测方法，利用真实图像在物理到数字转换过程中的参数相关性作为取证特征，可复用于图像取证和真实性验证任务。
通过时空似然进行生成视频的训练无关检测
Training-free Detection of Generated Videos via Spatial-Temporal Likelihoods
提出一种无需训练、基于时空似然评分的零样本合成视频检测器，可复用其概率框架对视频的时空一致性进行建模，用于检测任务或作为生成质量评估的参考。
PET-DINO：通过提示词增强训练将视觉线索统一到 Grounding DINO 中
PET-DINO: Unifying Visual Cues into Grounding DINO with Prompt-Enriched Training
在 Grounding DINO 这类文本提示检测器上，用轻量视觉提示生成模块（AFVPG）把视觉线索注入文本提示路径，并配合批内并行提示与动态记忆提示两种训练策略，为开放词表/零样本检测提供了一条无需复杂多阶段优化的视觉提示融合方案。