I.4.9」カテゴリーアーカイブ

Processing and Segmentation of Human Teeth from 2D Images using Weakly Supervised Learning

要約 歯のセグメンテーションは、正確な診断と治療計画を立てるための歯科画像解析に … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, I.4.9 | Processing and Segmentation of Human Teeth from 2D Images using Weakly Supervised Learning はコメントを受け付けていません

Pruning Sparse Tensor Neural Networks Enables Deep Learning for 3D Ultrasound Localization Microscopy

要約 超音波局在化顕微鏡 (ULM) は、生体内での微小血管の深部でのイメージン … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV, I.4.9 | Pruning Sparse Tensor Neural Networks Enables Deep Learning for 3D Ultrasound Localization Microscopy はコメントを受け付けていません

Multimodal Urban Areas of Interest Generation via Remote Sensing Imagery and Geographical Prior

要約 都市関心地域 (AOI) は、境界が定義された統合された都市機能ゾーンを指 … 続きを読む

カテゴリー: 68T99, cs.AI, cs.CV, I.4.9 | Multimodal Urban Areas of Interest Generation via Remote Sensing Imagery and Geographical Prior はコメントを受け付けていません

Multimodal Learning for detecting urban functional zones using remote sensing image and multi-semantic information

要約 都市関心地域 (AOI) は、境界が定義された統合された都市機能ゾーンを指 … 続きを読む

カテゴリー: 68T99, cs.AI, cs.CV, I.4.9 | Multimodal Learning for detecting urban functional zones using remote sensing image and multi-semantic information はコメントを受け付けていません

On-the-Fly Guidance Training for Medical Image Registration

要約 この研究では、学習ベースの画像レジストレーションの領域における新しいアプロ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, I.4.9 | On-the-Fly Guidance Training for Medical Image Registration はコメントを受け付けていません

Combining recurrent and residual learning for deforestation monitoring using multitemporal SAR images

要約 アマゾン熱帯雨林は、西ヨーロッパの2倍を超える広大な面積を誇る地球最大の森 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, I.4.9 | Combining recurrent and residual learning for deforestation monitoring using multitemporal SAR images はコメントを受け付けていません

Enhancing the Authenticity of Rendered Portraits with Identity-Consistent Transfer Learning

要約 コンピューター グラフィックスの急速な進歩にも関わらず、高品質で写真のよう … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, I.4.9 | Enhancing the Authenticity of Rendered Portraits with Identity-Consistent Transfer Learning はコメントを受け付けていません

CLIPN for Zero-Shot OOD Detection: Teaching CLIP to Say No

要約 分布外 (OOD) 検出とは、分布内 (ID) データセットでモデルをトレ … 続きを読む

カテゴリー: 68T45, cs.AI, cs.CV, I.4.9 | CLIPN for Zero-Shot OOD Detection: Teaching CLIP to Say No はコメントを受け付けていません

CLIPN for Zero-Shot OOD Detection: Teaching CLIP to Say No

要約 分布外 (OOD) 検出とは、分布内 (ID) データセットでモデルをトレ … 続きを読む

カテゴリー: 68T45, cs.AI, cs.CV, I.4.9 | CLIPN for Zero-Shot OOD Detection: Teaching CLIP to Say No はコメントを受け付けていません

YOLOv8 for Defect Inspection of Hexagonal Directed Self-Assembly Patterns: A Data-Centric Approach

要約 パターン寸法の縮小により、半導体デバイスの欠陥の種類が増加します。 これに … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, I.4.9 | YOLOv8 for Defect Inspection of Hexagonal Directed Self-Assembly Patterns: A Data-Centric Approach はコメントを受け付けていません