「I.2.10」カテゴリーアーカイブ

Unified Auto-Encoding with Masked Diffusion

投稿日: 2024年6月26日 作成者: jarxiv

要約 成功した生成表現学習モデルと自己教師あり表現学習モデルの両方の中核には、何 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, I.2.10 | コメントする

μ-Net: A Deep Learning-Based Architecture for μ-CT Segmentation

投稿日: 2024年6月25日 作成者: jarxiv

要約 X 線コンピューターマイクロトモグラフィー ({\μ}-CT) は、医療サ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68T45, cs.CV, eess.IV, I.2.10 | コメントする

Tri-VQA: Triangular Reasoning Medical Visual Question Answering for Multi-Attribute Analysis

投稿日: 2024年6月24日 作成者: jarxiv

要約 Medical Visual Question Answering (Me … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG, I.2.10 | コメントする

Graph Neural Networks in Histopathology: Emerging Trends and Future Directions

投稿日: 2024年6月24日 作成者: jarxiv

要約 全スライド画像 (WSI) の組織病理学的分析では、深層学習手法、特に畳み … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.10, q-bio.TO | コメントする

STimage-1K4M: A histopathology image-gene expression dataset for spatial transcriptomics

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 マルチモーダル アルゴリズムの最近の進歩は、大規模な画像テキスト データセ … 続きを読む →

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Graph Neural Networks in Histopathology: Emerging Trends and Future Directions

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 全スライド画像 (WSI) の組織病理学的分析では、深層学習手法、特に畳み … 続きを読む →

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Graph Neural Networks in Histopathology: Emerging Trends and Future Directions

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 全スライド画像 (WSI) の組織病理学的分析では、深層学習手法、特に畳み … 続きを読む →

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Lost in Latent Space: Disentangled Models and the Challenge of Combinatorial Generalisation

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 最近の研究では、高度に解きほぐされた表現を持つ生成モデルは、生成因子値の目 … 続きを読む →

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MeshPose: Unifying DensePose and 3D Body Mesh reconstruction

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 DensePose は、画像と 3D メッシュ座標とのピクセル精度の関連付 … 続きを読む →

カテゴリー: 68, cs.CV, I.2.10 | MeshPose: Unifying DensePose and 3D Body Mesh reconstruction はコメントを受け付けていません

PRISM-TopoMap: Online Topological Mapping with Place Recognition and Scan Matching

投稿日: 2024年6月12日 作成者: jarxiv

要約 マッピングは、移動ロボットの自律ナビゲーションを可能にする重要なタスクの … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.RO, I.2.10 | PRISM-TopoMap: Online Topological Mapping with Place Recognition and Scan Matching はコメントを受け付けていません