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

GroupedMixer migliora la velocità e la qualità della compressione delle immagini usando tecniche innovative.

Combinare i modelli aumenta l'accuratezza della classificazione delle immagini iperspettrali.

Un modello migliora le previsioni della riflessione della luce nel suolo per aiutare gli studi ambientali.

JOSENet migliora il rilevamento in tempo reale della violenza nei filmati di sorveglianza usando metodi avanzati.

Nuovi metodi migliorano la precisione dell'imaging EIT per applicazioni mediche e industriali.

Nuovi metodi migliorano la compressione delle texture per l'efficienza e la qualità grafica.

SiSIFUS migliora la chiarezza delle immagini nella fluorescenza a vita per studi biologici.

Nuovo modello migliora la classificazione delle malattie usando immagini mediche etichettate e non etichettate limitate.

D-TrAttUnet migliora l'accuratezza della segmentazione nei compiti di imaging medico.

I dati sintetici offrono soluzioni promettenti per le sfide nell'imaging medico.

SegCLR migliora la segmentazione delle immagini oculari usando sia dati etichettati che non etichettati.

Un nuovo sistema ibrido combina metodi ottici ed elettronici per una classificazione delle immagini più efficiente.

Un framework completo per analizzare le performance XR in reti wireless assistite da edge.

Questa ricerca si concentra sull'uso dell'IA per la rilevazione precoce delle malattie retiniche.

CoVScreen migliora la diagnosi di COVID-19 usando radiografie toraciche e tecniche di deep learning.

Nuovo set di dati e sistema di rilevamento migliorano l'efficienza della raccolta della frutta per gli agricoltori.

Il metodo AI migliora le previsioni della dose di radioterapia stimando l'incertezza.

La BraTS Challenge spinge i confini nella segmentazione automatizzata dei meningiomi usando il deep learning.

Questo studio esamina il potenziale dell'IA nella classificazione dei sottotipi di cancro ovarico.

I partecipanti si cimentano nel ripristino di immagini degradate in un contesto competitivo.

Un approccio fresco per la riduzione del rumore nelle immagini usando tecniche di apprendimento auto-supervisionato.

Un metodo per convertire le immagini e migliorare la precisione dei colori.

Esplorare come i robot possono capire e spiegare meglio le conversazioni con le persone.

Questa ricerca si concentra sul miglioramento della segmentazione dei tumori cerebrali con un nuovo approccio al modello.

Nuove tecniche migliorano la ricostruzione delle immagini da dati limitati.

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.