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Novo método melhora a segmentação de imagens médicas 3D usando menos exemplos rotulados.

Novos métodos melhoram a precisão em machine learning com rotulagem de dados limitada.

Um estudo sobre o papel do conjunto de dados VLM4Bio na análise da biodiversidade por meio de imagens.

Um novo método que melhora a segmentação de células em imagens de microscopia para pesquisa biológica.

Uma nova técnica melhora o treinamento de modelos de processamento de imagem, resolvendo problemas comuns.

Modelos de atenção melhoram a precisão e a robustez do reconhecimento de alvos SAR.

Usando imagens hiperespectrais pra detectar doenças nas plantas de forma eficiente.

MedSAM-U melhora a precisão da segmentação através da adaptação de prompts guiada por incerteza.

Apresentando o LSSF-Net, um modelo leve pra segmentação precisa de lesões na pele.

MoPaDi cria imagens contrafactuais para ajudar no diagnóstico de câncer.

Kaizen melhora a análise de imagens de computador pra diagnósticos médicos mais precisos.

Um modelo que diferencia imagens reais de imagens geradas por computador.

A pesquisa analisa como os humanos comparam imagens usando modelos de deep learning.

Esse método melhora os conjuntos de dados de treinamento pra um desempenho melhor na segmentação de imagens.

Novos modelos de CNN mostram resultados promissores na análise eficaz de imagens médicas.

A KRONC oferece um jeito rápido de estimar as posições das câmeras usando pontos-chave nos veículos.

O DetailCLIP melhora a compreensão de imagens focando em detalhes e contexto.

Este artigo fala sobre métodos para comparar imagens usando modelos de elasticidade não linear.

Esse artigo apresenta um método pra analisar estruturas pequenininhas em materiais.

Este estudo destaca a eficácia dos modelos fundamentais em melhorar a segmentação de imagens médicas.

Esse artigo explora métodos para medir e analisar texturas de imagens através de várias técnicas de dados.

Um guia para usar sistemas Gabor de múltiplas janelas para uma análise de sinal eficaz.

CCT-R melhora a segmentação de imagens médicas usando aprendizado semi-supervisionado e registro espacial.

AMD-MIL melhora a análise de tecidos pra diagnósticos de doenças mais rápidos e precisos.

Aprenda a avaliar e comparar imagens de forma eficaz.

Um novo método agrupa imagens de sensoriamento remoto não rotuladas de forma eficiente.

Novos métodos melhoram a precisão na detecção do câncer de estômago por meio da análise avançada de imagens.

Um modelo multi-domínio melhora a segmentação de axônios e mielina em imagens diversas.

BiaPy torna a análise de bioimagem acessível para pesquisadores sem habilidades de codificação.

Uma nova abordagem melhora a análise de imagem usando tensor de estrutura e filtros de anel.

Estudo mostra que o viés de contexto afeta o desempenho na detecção de objetos em diferentes ambientes.

Um novo método melhora a precisão na classificação de imagens subaquáticas isolando características chave.

Um método para calibração precisa de câmeras usando um único espelho esférico.

Explorando novas técnicas de IA para melhorar a análise de imagens do câncer de próstata.

Aproveitar dados multi-temporais transforma a análise de imagens de satélite pra uma segmentação melhor.

Um novo método melhora a segmentação de objetos em imagens sem rótulos manuais.

Pesquisadores usam o CRISP pra melhorar o monitoramento da biodiversidade através de uma análise de imagem mais eficiente.