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📹 ICCV2025 · 4 篇论文解读

Gradient Extrapolation for Debiased Representation Learning: 提出 GERNE 方法，通过构建具有不同虚假相关程度的两个 batch 并对其梯度进行线性外推，引导模型学习去偏差表征，在已知和未知属性情况下均优于 SOTA。
Learning Visual Proxy for Compositional Zero-Shot Learning: 提出 Visual Proxy（视觉代理）概念，在 CZSL 任务中首次引入文本引导的视觉类中心，并通过跨模态联合学习（CMJL）协同优化文本原型与视觉代理，在四个 CZSL 基准上达到闭世界 SOTA。
No More Sibling Rivalry: Debiasing Human-Object Interaction Detection: 发现并系统分析了 HOI 检测中的"有毒兄弟"偏差问题——高度相似的 HOI 三元组在输入端和输出端相互干扰竞争，提出"对比后校准"（C2C）和"合并后拆分"（M2S）两种去偏学习目标，在 HICO-DET 上超越 baseline +9.18% mAP、超越前 SOTA +3.59%。
PropVG: End-to-End Proposal-Driven Visual Grounding with Multi-Granularity Discrimination: 提出PropVG，首个无需预训练检测器的端到端proposal-based视觉定位框架，将视觉定位分解为前景proposal生成+基于对比学习的指代评分两阶段，并引入多粒度目标判别模块（MTD）融合物体级和语义级信息判断目标是否存在，在10个数据集上刷新SOTA且推理速度比传统proposal方法快4倍。