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随着生成式AI的快速发展,大语言模型(LLM) 成为研究和应用的关注焦点。它们在理解和生成文本方面展现出强大的能力,推动了机器学习和人类机交互的演变。
遥感(RS)技术的快速发展极大地改变了作者对地球时间和空间尺度的认识。遥感技术在农业、林业、地质学、气象学、军事和环境保护等领域得到广泛应用,实现了系统性的分析...
体分割是医学影像分析中的一个关键任务[1],这包括在三维(3D)医学图像中识别和划分感兴趣区域(ROIs)等领域物体,如器官、病变和组织。在各种医学影像模式(包...
目标检测是计算机视觉中的一个重要研究任务,尤其是在无人机图像上的目标检测。近年来,由于深度学习的出现,自然场景中的目标检测取得了优越的性能。然而,对于无人机图像...
深度神经网络在众多领域取得了显著的成果,这要归功于不断增长的计算能力。这一进步使得可以开发出更深层次、具有更强大学习能力的架构。然而,这些高度参数化的架构通常被...
作者的结果表明,任务意识的编码在定位方面的性能提升很小,但 Transformer 在情境中的多模态检索方面明显优于Mamba。 总的来说,Mamba在依赖图像...
医学影像诊断对评估疾病至关重要,医学影像分割,即从医学影像中提取特定结构(如肿瘤和器官)也一直受到广泛关注。深度学习方法在该领域取得了显著的进步,催生了大量针对...
激光雷达在自动驾驶领域的广泛应用,使得基于激光雷达的3D目标检测越来越受到关注,并得到了大量的开发。当前高性能的3D检测器通常采用两阶段的网络结构。与单阶段竞争...
3D传感器(如LiDAR和RGB-D相机传感器)的广泛应用导致3D多目标跟踪(MOT)在多个领域得到广泛应用,包括自动驾驶、室内机器人、和无人驾驶飞机等。与2D...
地球观测卫星广泛应用于各种领域,包括通信、天气预报、导航、环境监测、制图和监控等[1]。许多这些卫星,如Iconos、Landsat、WorldView、PRI...
人脸数字3D在各种媒介中非常普遍,被广泛应用于电视、视频游戏、电影、视频会议和营销等领域。此外,它是2D口型生成的关键组件[]。作为社会生物,人类很注重彼此的面...
准确地从口腔扫描仪(IOS)的网格数据中提取3D牙点的牙齿分割在许多正畸应用中起着关键作用,包括详细分析牙齿形态学、治疗计划、个性化装置设计等。然而,现有的牙齿...
多任务密集场景理解在计算机视觉领域有着多种实际应用,如自动驾驶、医疗保健和机器人等。此问题的挑战之处在于,需要训练一个模型同时处理多个密集预测任务,如语义分割、...
医学影像分割是医学影像的重要组成部分,涉及使用各种影像模式(如计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)、正电子发射计算机断层扫描(PET)、超声[5]和X射...
计算机视觉中的目标检测描述了首先找出,即回归,一个边界框,然后对场景中的物体进行分类的第一个步骤。早期的解决这个问题的问题的方法使用一个滑动窗口,在图像上 ev...
计算机视觉中的目标跟踪长期以来一直是研究领域的核心挑战,因为它在许多实际应用中具有广泛的应用价值。尽管大多数研究努力集中在单摄像头视频流的多目标跟踪上,但由于在...
医学图像分割(MIS)的目标是2D或3D医学图像中组织和病变的边界和定位。这一过程对于发展自动化疾病识别、分期和治疗,以及开发医学机器人至关重要。近年来,最先进...
大型多模态模型(LMMs)因其潜在的应用和新兴能力而受到广泛关注。最近,专有模型[2-5]和开源LMMs[6, 1, 7-11]的进展突显了这一领域的快速进步和...
最近,基于样本选择的方法已成为识别干净标签的样本的主导模式。其中最常用的样本选择策略是小损失机制,因为模型在训练过程中倾向于提前适配干净样本而不是噪声样本,这导...
边界框回归(BBR)模块是目标检测模型中的一个重要部分。一个好的、准确的边界框回归函数直接决定了目标定位的准确性。如果预测框的定位精度较差,很容易导致目标真假或...
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