ByteDance（字节跳动）

U-TTT: Towards Generalizable PET Image Denoising via Test-Time Training

U-TTT：通过测试时训练实现可泛化的PET图像去噪

Zhiwen Yang, Jiayin Li, Hao Lu, Hui Zhang, Zihua Wang, Yan Xu

机构 * School of Biological Science and Medical Engineering, Beihang University（北京航空航天大学生物科学与医学工程学院） ； Department of Biomedical Engineering, Tsinghua University（清华大学生物医学工程系） ； School of Aerospace Engineering, Tsinghua University（清华大学航天航空学院） ； ByteDance Inc.（字节跳动有限公司） 纠错

AI总结 针对PET图像去噪模型在分布偏移下性能退化的问题，提出U-TTT模型，集成测试时训练（TTT）层，通过自监督动态调整参数，并设计双域自适应机制（空间和频率TTT层），在未见剂量水平和扫描仪下实现最优去噪和泛化。

Comments This paper introduces the first TTT-based model for image restoration

Generative Refinement Networks for Visual Synthesis

生成细化网络用于视觉合成

Jian Han, Jinlai Liu, Jiahuan Wang, Bingyue Peng, Zehuan Yuan

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本文提出生成细化网络（GRN），通过近无损分层二进制量化解决离散化瓶颈，结合全局细化机制和熵引导采样策略，提升图像生成质量与效率。

Comments code: https://github.com/bytedance/GRN

Label Hierarchy Transition: Delving into Class Hierarchies to Enhance Deep Classifiers

标签层次转换：深入研究类层次结构以增强深度分类器

Renzhen Wang, De cai, Kaiwen Xiao, Xixi Jia, Xiao Han, Deyu Meng

机构 * School of Mathematics and Statistics and Ministry of Education Key Lab of Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University（数学与统计学学院和教育部智能网络与网络安全重点实验室，西安交通大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） ； ByteDance（字节跳动） ； SINGPATH AI Lab, SingPath Medical Technology Pte. Ltd.（SingPath AI实验室，SingPath医疗科技私人有限公司） ； School of Mathematics and Statistics, Xidian University（数学与统计学学院，西安电子科技大学） ； College of Biomedical Engineering, Sichuan University（生物医学工程学院，四川大学） ； School of Mathematics and Statistics, Ministry of Education Key Lab of Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University（数学与统计学学院和教育部智能网络与网络安全重点实验室，西安交通大学） ； Macao Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门系统工程研究院，澳门科技大学） 纠错

AI总结 研究针对层次分类中现有方法未充分利用类别相关性的问题，提出基于深度学习的LHT统一概率框架，由转换网络和混淆损失构成，实验证明其优于现有方法，还扩展到皮肤病变诊断任务展现潜力。