CV最新论文|1月8日 arXiv更新论文合集
摘要:在这项工作中,我们介绍了SPFormer,这是一种通过超像素表示增强的新型视觉转换器。为了解决传统视觉变形金刚固定大小、非自适应贴片分区的局限性,SPFormer采用了适应图像内容的超像素。这种方法将图像划分为不规则的、语义连贯的区域,有效地捕捉复杂的细节,并适用于初始和中间特征级别。SPFormer是可训练的...
BIOI 独家访谈│专访中国科学院苏州生物医学工程技术研究所高欣教授
图1T2WI节点分割示例Groundtruth结果用黄色表示,auto-LNDS模型的分割结果用红色表示。淋巴结旁的数字是相应的DSC“MRI-basedmachinelearningfordifferentiatingborderlinefrommalignantepithelialovariantumors:amulticenterstudy”[3]:在这篇论文中,我们开发了一种基于MRI的机器学习模型,用于准确诊断卵...
Brain-X:浙大祝向东团队综述人工智能模型Transformer在脑肿瘤诊断...
研究表明,Transformer在脑肿瘤磁共振(MRI)图像分割中发挥着重要的作用,并且在基于MRI和肿瘤组织切片的病理学分级,脑肿瘤分子表达预测,脑转移癌原发部位的分类,放射治疗过程中体素水平的剂量和脑肿瘤放疗结果的预测,以及药物联合应用效果的预测研究中,均具有重要意义。该综述系统分析和讨论了基于Transformer的各种算法的...
万字综述(下):大语言模型将为神经科学带来哪些前所未有的机会?
在神经科学背景下,未来的LLM框架可能会潜在地摄取多种形式的“图像”,如结构和功能MRI脑成像、PET、fNIRS,以及更广泛的EEG/MEG衍生脑图像。因此,一个重要的未来研究方向是探索DALL-E/CLIP和类似新兴技术,能在多大程度上成功地从自然图像扩展到包含大脑“图像”的多模态分析中。例如,NeuroSynth数据库展示了一种自下...
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
a,图像理解中的模态识别,其中节点表示由SLIC(简单线性迭代聚类)分割算法生成的感兴趣区域,又称之为超像素。b,图像降噪中的拓扑发现,其中图像块(节点)与其他非局部相似块相连。c、人-物互动中的拓扑发现,其中创建了两个图。一个以人为中心的图,将身体部位映射到其解剖学上的相邻位置,??一个图基于相对于图像中...
Nature综述:国内顶尖课题组都在用,科研成果取得大的突破!
-导出高质量图像3、使用PyMOL制作蛋白质配体结合位点信息-识别蛋白质与配体的相互作用-突出显示配体结合位点残基-在结合位点生成表面模型-制作配体结合位点的特写图4、使用PyMOL调查蛋白质的温度因子B-factors-显示温度因子putty图-分析柔性域和稳定域...
干货| 基于深度学习的目标检测算法综述
本篇文章是基于深度学习的目标检测算法综述的最后部分。在这里,我们会介绍目标检测算法的扩展应用,每个方向给出1篇代表论文,同时,最后给出google发表在CVPR2017上的目标检测算法效果和性能评估论文。目标检测在很多计算机视觉领域中已经有了很多成熟的应用,如人脸检测、行人检测、图像检索和视频监控等。而目标...
100个深度图像分割算法,纽约大学UCLA等最新综述论文
随着深度学习的兴起,大量的算法提出如R-CNN、Mask-RCNN等。最近来自纽约大学、滑铁卢大学、UCLA等学者发布了深度学习图像分割最新综述论文<ImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurvey>,涵盖20页pdf168篇参考文献,调研了截止2019年提出的100多种分割算法,共分为10类方法。对近几年深度学习图像分割进行了全面...
...| 双向ConvLSTMU-Net卷积;SAU-Net;立体匹配;深度语义分割等
该文主要对自然图像语义分割以及医学图像分割的知识点进行了梳理和总结。这篇综述将最经典的基于深度学习的医学图像和非医学图像分割问题分为五个子问题进行了总结,分别为:网络结构,损失函数,数据合成(生成),弱监督方法和多任务方法,内容涵盖了经典、最新的基于深度学习的图像语义分割相关论文。最后又对自然图像和医学...
语义分割领域开山之作:Google提出用神经网络搜索实现语义分割
论文首次尝试将元学习应用于密集图像预测(本人理解就是像素级图像分割)。语义分割领域一般使用encoder-decoder模型,空间金字塔结构,空洞卷积等,目标是实现构建高分辨率图像的多尺度特征,密集预测像素级标签。论文利用这些技术构建搜索空间,同时构建计算量少、处理简单的代理任务,该任务可为高分辨率图像提供多尺度架构的预测...