Génie électrique et science des systèmes - Traitement de l'image et de la vidéo

Une méthode pour convertir des images afin d'améliorer la précision des couleurs.

Explorer comment les robots peuvent mieux comprendre et expliquer les conversations avec les gens.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration de la segmentation des tumeurs cérébrales avec une nouvelle approche de modèle.

De nouvelles techniques améliorent la reconstruction d'images à partir de données limitées.

Un défi mondial met en avant l'apprentissage fédéré pour la classification de la densité mammaire.

Un nouveau modèle aide à analyser les images médicales du COVID-19.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images de CT cardiaque depuis des angles limités.

Un aperçu de l'AIMC et du DIMC pour les tâches d'apprentissage machine.

Découvre les dernières tendances en traitement de données visuelles et en codage.

Une nouvelle méthode pour compresser des vidéos efficacement qui améliore la qualité et réduit la taille des fichiers.

Une nouvelle méthode pour améliorer les images basse résolution en utilisant des méthodes stochastiques.

Un défi axé sur des modèles génératifs profonds pour la génération d'images médicales réalistes.

Utiliser la télédétection pour améliorer l'estimation de la biomasse forestière en Chine.

Une étude sur la performance des modèles de diffusion par rapport aux GANs pour l'amélioration de la qualité des images.

Un nouveau cadre améliore la détection des pannes de train en utilisant des techniques avancées d'apprentissage profond.

UniCompress améliore le stockage et la transmission d'images médicales grâce à des techniques d'IA avancées.

VERT améliore l'imagerie par ultrasons dans les zones complexes, en améliorant la clarté et la précision.

Une méthode pour quantifier l'incertitude en imagerie médicale pour améliorer le diagnostic.

Une nouvelle approche améliore la précision du diagnostic du cancer de la vessie.

EyeMoS améliore la détection des maladies oculaires grâce à l'apprentissage multi-modal et à l'estimation de l'incertitude.

Une nouvelle méthode améliore la fusion des images hyperspectrales et multispectrales.

CV-VAE améliore l'efficacité et la qualité de la génération vidéo dans les modèles existants.

De nouvelles méthodes de traitement améliorent le QIS pour l'imagerie en temps réel.

Nouvelle technique CCSO qui améliore l'efficacité du codage vidéo et la qualité visuelle.

De nouvelles méthodes améliorent la découverte de biomarqueurs prédictifs à partir d'images médicales.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions pour les patients atteints de cancer du poumon confrontés à un risque de rechute.

Les modèles Mamba améliorent la précision et l'efficacité dans l'interprétation des images médicales.

La distillation de connaissances améliore la précision de la segmentation en imagerie médicale avec des données limitées.

Un aperçu des nouvelles méthodes de reconstruction d'images en imagerie médicale.

Un nouveau cadre vise à améliorer la précision et l'efficacité dans l'analyse des images médicales.

Le défi ULS23 vise à améliorer la segmentation des tumeurs dans les scans CT pour un meilleur soin du cancer.

Un ensemble de données complet pour améliorer l'estimation de la biomasse et soutenir la recherche climatique.

Comprendre les modèles d'apprentissage profond renforce la confiance dans les diagnostics d'imagerie médicale.

Un nouveau modèle améliore la précision dans le diagnostic du cancer du sein grâce à une analyse d'image avancée.

Une nouvelle technique améliore l'imagerie 3D dans la recherche biologique.

De nouvelles méthodes réduisent les artefacts pour une restauration d'image plus claire.

Les caméras événementielles transforment la collecte de données pour des applications en temps réel.

Une étude examine la robustesse des modèles de segmentation face aux attaques adversariales dans le domaine de la santé.

WMAdapter simplifie le filigrane pour les images générées par IA tout en garantissant qualité et efficacité.

OSEDiff propose une nouvelle approche pour améliorer les images du monde réel de manière efficace.