この研究は農業における精密スプレーの評価のための自動化された方法を紹介しているよ。
Harry Rogers, Tahmina Zebin, Grzegorz Cielniak
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セグメンテーション に関する最新の記事
新しい方法で未知のアイテムや関係の物体検出が強化されたよ。
Sunoh Lee, Minsik Jeon, Jihong Min
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新しい方法が医療画像で血管を特定する精度を向上させたよ。
Amine Sadikine, Bogdan Badic, Jean-Pierre Tasu
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新しい方法がVRでの3Dシーン編集とユーザー体験を向上させてるよ。
Hannah Schieber, Jacob Young, Tobias Langlotz
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マルチテンプラルデータを活用することで、衛星画像分析のセグメンテーションが改善される。
Kartik Jindgar, Grace W. Lindsay
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WMH-DualTaskerは、脳の健康指標を測るためのより早い方法を提供するよ。
Yilei Wu, Zijian Dong, Hongwei Bran Li
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新しい方法がメモリとデコーディングプロセスの改善を通じて、ビデオオブジェクトセグメンテーションの精度を向上させてるよ。
Jintu Zheng, Yun Liang, Yuqing Zhang
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GeCoは、少ない例で物体のカウントを改善し、精度と信頼性を高める。
Jer Pelhan, Alan Lukežič, Vitjan Zavrtanik
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新しいフレームワークがセマンティックセグメンテーションの不確実性を解消して、ピクセルラベリングを改善する。
Xiaoke Hao, Shiyu Liu, Chuanbo Feng
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この研究は、地球観測アプリケーションにおける事前訓練モデルの効果を評価してるよ。
Jose Sosa, Mohamed Aloulou, Danila Rukhovich
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グラウンドトゥルースのベンチマークなしでセグメンテーションの質を評価するモデル。
Ahjol Senbi, Tianyu Huang, Fei Lyu
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MedCLIP-SAMv2は、先進的なセグメンテーション技術と最小限のラベル付きデータを使って、腫瘍検出を改善するんだ。
Taha Koleilat, Hojat Asgariandehkordi, Hassan Rivaz
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新しい手法は、医療画像の形と強度を統合することでセグメンテーションの精度を向上させる。
Wenhui Dong, Bo Du, Yongchao Xu
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MRIの種類を組み合わせることで、脳腫瘍のセグメンテーションと治療結果が良くなる。
Ahmeed Suliman Farhan, Muhammad Khalid, Umar Manzoor
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この記事は、顕微鏡画像セグメンテーションのためのU-Netとトランスフォーマーベースのモデルを比較してるよ。
Illia Tsiporenko, Pavel Chizhov, Dmytro Fishman
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研究は、医療画像セグメンテーションにおける損失圧縮の影響を調べてるんだ。
Anvar Kurmukov, Bogdan Zavolovich, Aleksandra Dalechina
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この技術は、高度な画像分析を使って病気の診断精度を上げるんだ。
Md. Farhadul Islam, Sarah Zabeen, Meem Arafat Manab
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DendriteSAMは脳画像の樹状突起識別を簡単にして、研究の効率をアップさせるよ。
Zewen Zhuo, Ilya Belevich, Ville Leinonen
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この研究は、頸髄の評価をより良くするためにMRI解析を強化するものだよ。
Maryam Tavakol Elahi
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Topographは、形やつながりを保ちながら画像セグメンテーションを素早く行う方法を提供してるよ。
Laurin Lux, Alexander H. Berger, Alexander Weers
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新しい方法で医療画像分析のAI判断の透明性が向上してる。
Tillmann Rheude, Andreas Wirtz, Arjan Kuijper
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フェデレーテッドラーニングは医療画像を強化しつつ、患者のプライバシーを守るんだ。
Liangrui Pan, Mao Huang, Lian Wang
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微生物が生態系、健康、産業で果たす重要な役割を探ってみよう。
Nils Friederich, Angelo Jovin Yamachui Sitcheu, Annika Nassal
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研究者たちが子供の脳腫瘍を見つけるためのデュアルモデルアプローチを開発した。
Max Bengtsson, Elif Keles, Gorkem Durak
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NeuroFlyはニューロンの再構築を自動化して、研究者の時間を節約し、脳の研究を向上させるよ。
Rubin Zhao, Yang Liu, Shiqi Zhang
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TractoEmbedは研究者が脳の白質経路を正確にセグメント化するのを助けるよ。
Anoushkrit Goel, Bipanjit Singh, Ankita Joshi
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研究者たちがnnU-Netを使ってマウスのMRIスキャンで腫瘍の発見を改善した。
Piotr Kaniewski, Fariba Yousefi, Yeman Brhane Hagos
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高度な技術が人間の手の内部構造を明らかにする。
Jingtao Huang, Bohan Wang, Zhiyuan Gao
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現代技術が古代のテキストを解読するのにどう役立ってるかを見てみよう。
Berat Kurar-Barakat, Nachum Dershowitz
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セグメンテーションは、正確な脳画像と診断にはめっちゃ重要だよ。
Mohammad Imran Hossain, Muhammad Zain Amin, Daniel Tweneboah Anyimadu
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医療画像のセグメンテーションを改善する新しいアプローチ。
Deepa Anand, Bipul Das, Vyshnav Dangeti
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この記事では、脳腫瘍検出のための欠損MRIデータを処理する新しい方法について話してるよ。
Runze Cheng, Zhongao Sun, Ye Zhang
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新しい方法が、時間をかけずに3D画像をサクッと描画できるってさ。
Joji Joseph, Bharadwaj Amrutur, Shalabh Bhatnagar
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フレームワークが医療画像の不確実性推定を改善して、より良い診断を実現する。
Weijie Chen, Alan McMillan
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3Dオブジェクトのパーツをすぐに特定する新しい方法。
Ziqi Ma, Yisong Yue, Georgia Gkioxari
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屋内環境をよりよく理解するために設計された合成データセット。
Umamaheswaran Raman Kumar, Abdur Razzaq Fayjie, Jurgen Hannaert
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新しい方法がグラフを活用して、医療画像分析をより良くしてるよ。
Mengzhu Wang, Jiao Li, Houcheng Su
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SAMは画像をセグメント化するけど、理解するのが苦手で、使い道が限られちゃう。
Miguel Espinosa, Chenhongyi Yang, Linus Ericsson
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新しい方法がコンピュータの画像認識を向上させて、部分を分けるようにしてるんだ。
Klara Janouskova, Cristian Gavrus, Jiri Matas
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CFPSは、重要な詳細を優先することでポイントクラウドデータの処理を強化するよ。
Shubham Bhardwaj, Ashwin Vinod, Soumojit Bhattacharya
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