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的模型,使深度学习在三维医学图像分割领域民主化,与当前最先进(SOTA)模型相比。作者在三个广泛使用的Synapse、BRaTs和ACDC数据集上对SegFor...
在这场比赛中,作者采用了一种模型融合方法来实现接近真实图像的目标检测结果。 作者的方法基于CO-DETR模型,该模型在两组数据上进行训练:一组包含在暗条件下的图...
鉴于高发病率和死亡率,脑肿瘤是全球健康关注的重点问题。通过利用深度学习算法等最先进技术,自动化检测技术可以有效解决脑肿瘤识别的挑战。将自动化检测融入医疗流程,有...
感谢自注意力机制强大的全局信息提取能力,Transformers在各种自然语言处理(NLP)任务中取得了巨大成功。这一成功催生了视觉Transformers(V...
自从发现类似ReLU的激活函数[1]以来,一个悬而未决的问题是:是否存在一个更好的一类激活函数,这类激活函数与sigmoid型和ReLU型激活函数都有显著不同[...
在各种工业和建筑环境中,正确使用安全帽对工人的健康至关重要。准确高效地检测安全帽在确保职业安全和遵守安全协议方面起着关键作用。传统的手动检查和监视方法往往耗时、...
随着深度学习模型的进步,它们在医学图像处理中的应用在当代诊断不可知过程中变得至关重要。事实上,这项技术使专家能够比以前更早、更准确地检测疾病。尽管这场革命跨越了...
红外与可见光图像融合(IVIF)技术将不同模态传感器捕获的有用信息整合在一起,以对目标场景进行全面的解释(Sang等人,2014年;Wang等人,2015年;W...
基于事件的相机是受生物启发的传感器,它们异步捕捉视觉信息,实时报告亮度变化[1, 2]。与传统相机相比,基于事件的传感器的主要优势包括触发事件之间的低延迟[3]...
根据世界银行的数据,过去五年全局犯罪率有所上升。监控摄像头通常被部署以帮助威慑暴力,提供实时监控并收集犯罪或暴力活动的证据。得益于技术的进步,监控系统越来越经济...
基于LiDAR的感知系统对于自动驾驶汽车[20]或移动机器人[41]的安全导航至关重要。一个关键挑战是在车辆环境中对物体进行可靠检测和分类[54]。最先进的(S...
近年来,与肺部疾病相关的发病率和死亡率居高不下。胸部 X 光片(CXR)是一种广为接受的低剂量肺部筛查技术。然而,即使是技术娴熟的临床医生也可能会忽略肺部并不突...
在理想情况下,光学成像系统在物体与图像之间实现点对点映射,捕捉原始信息。然而,在大气中传输时,光学传输过程受到干扰,导致远距离成像质量下降。在传输过程中,包括大...
视觉 Transformer (Dosovitskiy等人(2020); Touvron等人(2020); Yuan等人(2021))在计算机视觉领域,包括图像...
在开放和动态的环境中,目标检测面临如雨、雾和雪等具有挑战性的天气条件。基于深度学习的目标检测方法的快速发展显著提高了识别和分类物体的能力。得益于先进的特征提取和...
深度学习技术的出现,特别是像U-Net [20]这样的卷积神经网络(CNNs),通过提高图像分割和分析等任务的准确性和效率,显著推动了该领域的发展。这在现代医疗...
在预训练之后是一个微调阶段,利用少量高分辨率样本进一步提高检测性能。借助这些有效的设计,DetCLIPv3展示了卓越的开词汇检测性能,例如,作者的Swin-T ...
面部表情识别(FER)是日常人类社交互动以及人机互动中成功进行的基本任务[1]。根植于人类感知的情境敏感和自上而下的方式,作者如何感知一个表情会随着(情感)情境...
一个准确且鲁棒的环境感知系统对于智能交通的发展至关重要,尤其是在自动驾驶车辆的情况下。满足J3016国际标准中规定的第5级自主性的要求,意味着需要具备在所谓的操...
传统的目标检测模型是在闭合集条件下设计、训练和评估的,在这个条件下,假定所有感兴趣的可能类别在训练数据集中都被详尽地标记了。如果这样的模型在开放集环境中部署,其...
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