Ingegneria elettrica e scienze dei sistemi - Elaborazione di immagini e video

Una sfida globale mette in evidenza l'apprendimento federato per la classificazione della densità mammaria.

Un nuovo modello aiuta ad analizzare le immagini mediche del COVID-19.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini CT cardiache da angoli limitati.

Uno sguardo a AIMC e DIMC per compiti di machine learning.

Scopri le ultime tendenze nella lavorazione dei dati visivi e nella codifica.

Un nuovo metodo per comprimere i video in modo efficiente che migliora la qualità e riduce le dimensioni del file.

Un approccio innovativo per migliorare le immagini a bassa risoluzione usando metodi stocastici.

Una sfida che si concentra su modelli generativi profondi per la generazione di immagini mediche realistiche.

Usare il telerilevamento per migliorare la stima della biomassa forestale in Cina.

Uno studio sulle prestazioni dei modelli di Diffusione rispetto ai GAN per il miglioramento della qualità delle immagini.

Un nuovo framework migliora il rilevamento dei guasti nei treni usando tecniche avanzate di deep learning.

UniCompress migliora lo stoccaggio e la trasmissione delle immagini mediche con tecniche avanzate di intelligenza artificiale.

VERT migliora l'imaging ecografico in aree complesse, aumentando chiarezza e accuratezza.

Un metodo per quantificare l'incertezza nell'imaging medico per una diagnosi migliore.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza nella diagnosi del cancro alla vescica.

EyeMoS migliora la rilevazione delle malattie oculari attraverso l'apprendimento multimodale e la stima dell'incertezza.

Un nuovo metodo migliora la fusione di immagini iperspettrali e multispettrali.

CV-VAE migliora l'efficienza e la qualità della generazione video nei modelli esistenti.

Nuovi metodi di elaborazione migliorano il QIS per l'imaging in tempo reale.

Nuova tecnica CCSO migliora l'efficienza della codifica video e la qualità visiva.

Nuovi metodi migliorano la scoperta di biomarcatori predittivi dalle immagini mediche.

Nuovo metodo migliora le previsioni per i pazienti di cancro ai polmoni a rischio di recidiva.

I modelli Mamba migliorano l'accuratezza e l'efficienza nell'interpretare le immagini mediche.

La distillazione della conoscenza migliorala precisione della segmentazione nelle immagini medicali con dati limitati.

Uno sguardo ai nuovi metodi per la ricostruzione delle immagini nell'imaging medico.

Un nuovo framework punta a migliorare l'accuratezza e l'efficienza nell'analisi delle immagini mediche.

La sfida ULS23 punta a migliorare la segmentazione dei tumori nelle TC per una cura del cancro migliore.

Un dataset completo per migliorare la stima della biomassa e supportare la ricerca sul clima.

Capire i modelli di deep learning aumenta la fiducia nelle diagnosi di imaging medico.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza nella diagnosi del cancro al seno usando un'analisi delle immagini avanzata.

Una nuova tecnica migliora l'imaging 3D nella ricerca biologica.

Nuovi metodi riducono gli artefatti per un restauro dell'immagine più chiaro.

Le telecamere a eventi trasformano la raccolta di dati per applicazioni in tempo reale.

Lo studio esamina la robustezza dei modelli di segmentazione contro attacchi avversariali nella sanità.

WMAdapter semplifica il watermarking per le immagini generate dall'AI, garantendo qualità ed efficacia.

OSEDiff offre un nuovo modo per migliorare le immagini del mondo reale in modo efficiente.

Scopri come CMC-Bench sta rivoluzionando le tecniche di compressione delle immagini.

RetiZero migliora l'identificazione delle malattie oculari usando tecniche AI avanzate e un sacco di dati.

Un nuovo set di dati migliora la valutazione della qualità delle immagini nella microscopia.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza della stima della profondità usando tecniche di apprendimento auto-supervisionato.