Elektrotechnik und Systemtechnik - Bild- und Videoverarbeitung

SegCLR verbessert die Segmentierung von Augenbildern, indem es sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten verwendet.

Ein neues hybrides System kombiniert optische und elektronische Methoden für eine effiziente Bildklassifizierung.

Ein umfassendes Framework zur Analyse der XR-Leistung in edge-unterstützten drahtlosen Netzwerken.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, KI zur frühen Erkennung von Netzhauterkrankungen zu nutzen.

CoVScreen verbessert die COVID-19-Diagnose mit Hilfe von Röntgenaufnahmen der Brust und Deep-Learning-Techniken.

Neuer Datensatz und Erkennungssystem verbessern die Effizienz der Obsternte für Landwirte.

Eine KI-Methode verbessert die Vorhersagen der Strahlentherapie-Dosis, indem sie die Unsicherheit schätzt.

Die BraTS Challenge sprengt die Grenzen bei der automatisierten Meningiom-Segmentierung mit Deep Learning.

Diese Studie untersucht das Potenzial von KI bei der Klassifizierung von Subtypen des Eierstockkrebses.

Teilnehmer kümmern sich um die Wiederherstellung von beschädigten Bildern in einer wettbewerbsorientierten Umgebung.

Ein frischer Ansatz zur Bildrauschreduzierung mit selbstüberwachten Lerntechniken.

Eine Methode zur Umwandlung von Bildern zur Verbesserung der Farbgenauigkeit.

Erforschen, wie Roboter Gespräche mit Menschen besser verstehen und erklären können.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, die Segmentierung von Gehirntumoren mit einem neuen Modellansatz zu verbessern.

Neue Techniken verbessern die Bildrekonstruktion aus begrenzten Daten.

Eine globale Herausforderung hebt das föderierte Lernen zur Klassifizierung der Brustdichte hervor.

Ein neues Modell hilft dabei, medizinische Bilder von COVID-19 zu analysieren.

Neue Methode verbessert die Bildqualität von Herz-CTs aus begrenzten Winkeln.

Ein Blick auf AIMC und DIMC für maschinelles Lernen.

Entdecke die neuesten Trends in der visuellen Datenverarbeitung und Codierung.

Eine neue Methode zur effizienten Videokompression, die die Qualität verbessert und die Dateigrösse reduziert.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung von Bildern mit niedriger Auflösung mithilfe stochastischer Methoden.

Eine Herausforderung, die sich auf tiefe generative Modelle zur realistischen medizinischen Bildgenerierung konzentriert.

Die Nutzung von Fernerkundung zur Verbesserung der Schätzung der Waldbiomasse in China.

Eine Studie über die Leistung von Diffusionsmodellen im Vergleich zu GANs zur Verbesserung der Bildqualität.

Ein neues Framework verbessert die Fehlersuche bei Zügen mit fortschrittlichen Deep-Learning-Techniken.

UniCompress verbessert die Speicherung und Übertragung von medizinischen Bildern mit fortschrittlichen KI-Techniken.

VERT verbessert die Ultraschallbildgebung in komplexen Bereichen und erhöht die Klarheit und Genauigkeit.

Eine Methode zur Quantifizierung von Unsicherheit in der medizinischen Bildgebung für verbesserte Diagnosen.

Ein frischer Ansatz verbessert die Genauigkeit bei der Diagnose von Blasenkrebs.

EyeMoS verbessert die Erkennung von Augenerkrankungen durch multimodales Lernen und Unsicherheitsabschätzung.

Ein neues Verfahren verbessert die Fusion von hyperspektralen und multispektralen Bildern.

CV-VAE verbessert die Effizienz und Qualität der Videoerzeugung in bestehenden Modellen.

Neue Verarbeitungsmethoden verbessern QIS für Echtzeit-Bildgebung.

Neue CCSO-Technik verbessert die Video-Codierungseffizienz und die visuelle Qualität.

Neue Methoden verbessern die Entdeckung von prädiktiven Biomarkern aus medizinischen Bildern.

Neue Methode verbessert Vorhersagen für Lungenkrebspatienten, die ein Rückfallrisiko haben.

Mamba-Modelle verbessern die Genauigkeit und Effizienz bei der Auswertung von medizinischen Bildern.

Wissenstransfer verbessert die Segmentierungsgenauigkeit in der medizinischen Bildgebung mit begrenzten Daten.

Ein Blick auf neue Methoden zur Bildrekonstruktion in der medizinischen Bildgebung.