IEEE TPAMI

Complementary Text-Guided Attention for Zero-Shot Adversarial Robustness

互补文本引导注意力用于零样本对抗鲁棒性

Lu Yu, Haiyang Zhang, Changsheng Xu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Tianjin University of Technology（天津理工大学计算机科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出TGA-ZSR和Comp-TGA方法，通过局部注意力细化模块和全局注意力约束模块提升CLIP模型的零样本对抗鲁棒性，实验显示在16个数据集上分别提升9.58%和11.95%。

Comments Accepted to TPAMI 2026. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2410.21802

Modality Equilibrium Matters: Minor-Modality-Aware Adaptive Alternating for Cross-Modal Memory Enhancement

模态均衡至关重要：面向跨模态记忆增强的次要模态感知自适应交替方法

Xiang Shi, Rui Zhang, Jiawei Liu, Yinpeng Liu, Qikai Cheng, Wei Lu

机构 * School of Information Management, Wuhan University（武汉大学信息管理学院） 纠错

AI总结 本文提出一种基于Shapley值的自适应交替训练框架，通过优先考虑次要模态平衡融合，引入记忆模块和跨模态映射机制，提升多模态学习性能，在四个基准数据集上取得SOTA结果。

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