「I.4.6」カテゴリーアーカイブ

Self-supervised Learning of Contextualized Local Visual Embeddings

投稿日: 2023年10月5日 作成者: jarxiv

要約 我々は、高密度予測タスクに適した表現を学習する自己教師あり畳み込みベースの … 続きを読む →

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RCS-YOLO: A Fast and High-Accuracy Object Detector for Brain Tumor Detection

投稿日: 2023年10月4日 作成者: jarxiv

要約 速度と精度のバランスに優れた最先端のYOLOフレームワークは、物体検出のた … 続きを読む →

カテゴリー: 62P10, 68T07, 68T10, cs.CV, eess.SP, I.4.6, stat.AP, stat.ML | RCS-YOLO: A Fast and High-Accuracy Object Detector for Brain Tumor Detection はコメントを受け付けていません

Self-supervised Learning of Contextualized Local Visual Embeddings

投稿日: 2023年10月4日 作成者: jarxiv

要約 我々は、高密度の予測タスクに適した表現を学習する、自己教師付き畳み込みベー … 続きを読む →

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BGF-YOLO: Enhanced YOLOv8 with Multiscale Attentional Feature Fusion for Brain Tumor Detection

投稿日: 2023年9月26日 作成者: jarxiv

要約 You Only Look Once (YOLO) ベースの物体検出器は、 … 続きを読む →

カテゴリー: 62P10, 68T07, 68T10, cs.CV, eess.SP, I.4.6, stat.AP | BGF-YOLO: Enhanced YOLOv8 with Multiscale Attentional Feature Fusion for Brain Tumor Detection はコメントを受け付けていません

Pseudo-Boolean Polynomials Approach To Edge Detection And Image Segmentation

投稿日: 2023年8月30日 作成者: jarxiv

要約 画像パッチ上で擬似ブール多項式を定式化することにより、エッジ検出と画像セグ … 続きを読む →

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CMUNeXt: An Efficient Medical Image Segmentation Network based on Large Kernel and Skip Fusion

投稿日: 2023年8月4日 作成者: jarxiv

要約 U字形アーキテクチャは、医用画像セグメンテーションネットワークの設計におい … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, eess.IV, I.4.6 | CMUNeXt: An Efficient Medical Image Segmentation Network based on Large Kernel and Skip Fusion はコメントを受け付けていません

CMUNeXt: An Efficient Medical Image Segmentation Network based on Large Kernel and Skip Fusion

投稿日: 2023年8月3日 作成者: jarxiv

要約 U 字型アーキテクチャは、医療画像セグメンテーション ネットワークの設計に … 続きを読む →

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Few-shot Medical Image Segmentation via Cross-Reference Transformer

投稿日: 2023年7月27日 作成者: jarxiv

要約 深層学習モデルは医療画像セグメンテーションの主流の方法となっていますが、ト … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, eess.IV, I.4.6 | Few-shot Medical Image Segmentation via Cross-Reference Transformer はコメントを受け付けていません

Teachers in concordance for pseudo-labeling of 3D sequential data

投稿日: 2023年7月6日 作成者: jarxiv

要約 自動擬似ラベル付けは、ラベルのない大量の連続データを利用するための強力なツ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.CV, cs.RO, I.4.6 | Teachers in concordance for pseudo-labeling of 3D sequential data はコメントを受け付けていません

Nano1D: An accurate Computer Vision model for segmentation and analysis of low-dimensional objects

投稿日: 2023年6月28日 作成者: jarxiv

要約 顕微鏡画像は通常、定性的または手動で分析されますが、対象物の自律的な定量分 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CV, I.4.6 | Nano1D: An accurate Computer Vision model for segmentation and analysis of low-dimensional objects はコメントを受け付けていません