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

La recherche montre des techniques d'estimation de bitrate efficaces pour l'encodage vidéo.

Un nouvel outil d'IA aide les vétérinaires à diagnostiquer les problèmes cardiaques chez les chiens.

Le nouveau modèle utilise des images panchromatiques pour améliorer le débruitage HSI.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles 3D à partir d'images échographiques prises à main levée.

Cette étude met en avant l'importance de l'incertitude dans la segmentation IA pour la sclérose en plaques.

Une nouvelle technique améliore la précision des mammographies en utilisant des images de tumeurs synthétiques.

Une nouvelle étude utilise l'imagerie cérébrale et l'apprentissage automatique pour un diagnostic de l'autisme plus rapide.

Une nouvelle méthode pour capturer des images inspirée de la vision humaine.

De nouvelles méthodes en imagerie sans lentilles offrent une capture d'image de haute qualité sans lentilles traditionnelles.

La nouvelle technique IRIS améliore la qualité des images CEST IRM pour de meilleurs diagnostics.

Une nouvelle approche montre comment les réseaux du cerveau réagissent pendant les tâches.

Une nouvelle méthode améliore la clarté des images en imagerie biomédicale grâce à un affinement itératif.

Une nouvelle méthode utilise l'IA pour améliorer la précision du classement du cancer.

L'étude évalue les méthodes traditionnelles et d'apprentissage profond pour aligner les images cérébrales des enfants.

Une nouvelle méthode pour détecter de petits objets médicaux dans l'imagerie.

Améliorer la détection d'objets dans les images microscopiques avec moins d'échantillons étiquetés.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'analyse d'images médicales avec des données limitées.

Swin SMT améliore l'analyse d'images médicales pour une meilleure précision dans les tâches de segmentation.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des images cérébrales pour un meilleur diagnostic des maladies.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité du traitement d'images et de vidéos.

Les efforts collaboratifs améliorent les techniques d'imagerie pour les tumeurs cérébrales pédiatriques.

FairDomain vise à améliorer l'équité dans l'IA pour l'imagerie médicale à travers différentes technologies.

Étude sur l'influence de la taille du champ réceptif dans les modèles U-Net pour la segmentation d'images.

L'IA aide à améliorer l'efficacité des rapports de radiographie thoracique au milieu des défis du NHS.

Un nouveau cadre améliore la classification des images médicales par l'IA en s'attaquant aux biais et en oubliant les infos obsolètes.

De nouvelles méthodes améliorent la clarté des images de télédétection avec des techniques innovantes.

La recherche explore l'IA générative pour simuler les structures internes de la bouche en utilisant les mouvements du visage.

PowerYOLO combine des capteurs avancés et des techniques intelligentes pour la détection d'objets à faible consommation d'énergie.

Une nouvelle approche améliore la qualité des images sans avoir besoin de beaucoup de données d'entraînement.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles d'apprentissage profond segmentent les images médicales 3D.

Open-Canopy fournit des données haute résolution pour estimer la hauteur de la canopée à travers la France.

Présentation des QRF pour des reconstructions 3D plus claires dans des environnements difficiles.

Une méthode innovante sépare le bruit des détails de l'image pour une meilleure clarté.

GPC propose un seul modèle pour plein de tâches de classification de pathologies.

Le modèle CAMP transforme la classification d'images pathologiques pour de meilleurs diagnostics.

Apprends comment le regroupement des mouvements des navires améliore la navigation maritime et la sécurité.

Une étude montre un meilleur appariement des véhicules grâce à des zones de capture d'images stratégiques.

LeRF combine l'apprentissage profond et l'interpolation pour un meilleur redimensionnement d'images.

DiffRect améliore la segmentation d'images médicales en renforçant la qualité des pseudo-étiquettes et la compréhension de la distribution.

Une nouvelle méthode teste la fiabilité des modèles d'apprentissage profond dans l'imagerie médicale.