Elektrotechnik und Systemtechnik - Bild- und Videoverarbeitung

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.

Ein neues Framework soll die Genauigkeit und Effizienz bei der Analyse von medizinischen Bildern verbessern.

Die ULS23-Challenge hat das Ziel, die Tumorsegmentierung in CT-Scans zu verbessern, um die Krebsbehandlung zu optimieren.

Ein umfassender Datensatz zur Verbesserung der Biomasse-Schätzung und zur Unterstützung der Klimaforschung.

Das Verständnis von Deep-Learning-Modellen verbessert das Vertrauen in Diagnosen bei medizinischen Bildern.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit bei der Brustkrebsdiagnose durch fortschrittliche Bildanalyse.

Neue Technik verbessert 3D-Bildgebung in der biologischen Forschung.

Neue Methoden reduzieren Artefakte für eine klarere Bildwiederherstellung.

Eventkameras verwandeln die Datensammlung für Echtzeitanwendungen.

Die Studie untersucht die Robustheit von Segmentierungsmodellen gegen adversariale Angriffe im Gesundheitswesen.

WMAdapter vereinfacht das Hinzufügen von Wasserzeichen für KI-generierte Bilder und sorgt gleichzeitig für Qualität und Wirksamkeit.

OSEDiff bietet einen neuen Ansatz, um echte Bilder effizient zu verbessern.

Entdecke, wie CMC-Bench die Bildkompressionstechniken verändert.