Elektrotechnik und Systemtechnik - Bild- und Videoverarbeitung

SoDaCam nutzt die Einzelphotonen-Bildgebung für innovative Fotografie.

STint bietet einen frischen Ansatz, um fehlende Video-Frames in geospatialen Kontexten zu füllen.

Forscher nutzen Graph-Neuronale Netzwerke, um die Krankheitsaktivität von MS besser vorherzusagen.

Eine ordentliche Trennung der Daten verbessert die Genauigkeit der Lungenkrebsdiagnose mit Deep Learning.

NGR bietet einen neuen Ansatz zur Bildrestaurierung, der die Qualität und Detailgenauigkeit verbessert.

MoMA verbessert das KI-Training in der Pathologie mit begrenztem Datenzugang.

WRanGAN verbessert die Bildbearbeitung und behält dabei Qualität und Detail bei.

Wir stellen ein neues Modell und einen Datensatz vor, um die Videoqualität effizient zu messen.

Eine Studie stellt eine Methode vor, um Krebszellen mit fortschrittlicher Bildgebung und Deep Learning zu identifizieren.

Eine Studie zeigt, wie FAU-Net die Erkennung von Prostatakrebs mit Hilfe von MRT-Bildern verbessert.

Eine neue Methode, um Waldbrände mit smarten Kameras und Drohnen zu erkennen.

Neue Hautfarbmessungen sollen Fairness und Privatsphäre in Gesichtserkennungssystemen verbessern.

BigFUSE verbessert die Bildklarheit in der Lichtblattfluoreszenzmikroskopie.

Forscher nutzen Satellitenbilder und KI, um jährliche Karten der Waldhöhe zu erstellen.

Diese Studie verbessert die Analyse von CT-Scans mit KI für eine bessere COVID-19-Erkennung.

DeepJSCC-MIMO bietet verbesserte Methoden für die schnelle Übertragung von Bildern über drahtlose Netzwerke.

Ein neues System, das Generative KI nutzt, verbessert die Effizienz und Sicherheit der Datenübertragung.

Neue Technik verbessert die Identifikation von Emphysem-Subtypen durch automatisierte CT-Scan-Analyse.

DeepBEAS3D verbessert die medizinische Bildsegmentierung durch Benutzerinteraktion und Deep Learning.

LightTBNet ist ein effizientes Modell für die genaue TB-Erkennung in ressourcenarmen Umgebungen.

Diese Studie stellt neue Methoden vor, um HDR-Bilder aus Rohsensordaten zu erstellen.

Neue Methoden verbessern die MRT-Bildgebung, indem sie fehlende Sequenzen erzeugen, um bessere Diagnosen zu stellen.

TGV bietet eine verbesserte Bildqualität, indem es Details und Rauschen effektiv verwaltet.

Neue Strategien verbessern die Bildklarheit bei schwierigen Lichtverhältnissen.

Die Generierung von synthetischen Daten verbessert das maschinelle Lernen für die atomare Materialanalyse.

Eine neue Methode verbessert die Segmentierung von weissen Substanzläsionen bei frühgeborenen Säuglingen.

Das APIS-Dataset hilft dabei, Schlaganfall-Läsionen mit modernen Bildgebungstechniken zu analysieren.

Eine Deep-Learning-Methode verbessert die Erkennung von Nierenproblemen in medizinischen Bildern.

SADIR verbessert die 3D-Rekonstruktion, indem es Formwissen einbezieht, um genauere Ergebnisse zu erzielen.

A-Eval bewertet Modelle zur Segmentierung von Bauchorganen über verschiedene Datensätze hinweg.

Ein neues Modell verbessert die HDR-Bildqualität mit verschiedenen Lichteinstellungen.

Neue Methode nutzt M-Modus-Bilder für bessere Vorhersagen zur Herzfunktion.

Lerne über Glaukom, die Risiken und Möglichkeiten zur Behandlung für die Augengesundheit.

GSR verändert, wie wir die Bildqualität durch verschiedene Zuschauererlebnisse bewerten.

Ein System für flexible Eishockeyplatzanmeldungen in verschiedenen Layouts.

Neue Methode verbessert Herzscans ohne Luftanhalten und sorgt für mehr Komfort für die Patienten.

ConvFormer verbessert die Segmentierungsgenauigkeit in der medizinischen Bildgebung, indem es CNNs und Transformer kombiniert.

Neue Technologie verbessert die Erkennung und Klassifizierung von Hirntumoren durch Deep Learning.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Pneumonie-Diagnose für die Lungengesundheit von Kindern zu verbessern.

LMBiS-Net verbessert die Segmentierung von Netzhautfasern für eine bessere Erkennung von Augenerkrankungen.