XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像
草稿 - 对现实世界图像字幕和场景标识的全面分析
图像字幕是一项计算机视觉任务，涉及为图像生成自然语言描述。此方法在各个领域都有许多应用，包括图像检索系统，医学和各种行业。但是，尽管图像字幕进行了重要的研究，但大多数研究都集中在高质量的图像或受控环境上，而没有探索现实世界图像字幕的挑战。现实世界的图像字幕涉及复杂而动态的环境，具有许多关注点，图像通常在质量上非常差，甚至对于人类而言，这也是一项艰巨的任务。本文评估了在不同编码机制，语言解码器和培训程序之上构建的各种模型的性能，使用新创建的现实世界数据集由使用MIT室内场景数据集构建的65多个不同场景类的800多个图像组成。该数据集使用IC3方法字幕，该方法通过汇总来自图像的唯一视图点的标准图像字幕模型所涵盖的详细信息来生成更具描述性字幕。
一致的新型视图综合来自单个图像
我们介绍了Multidiff，这是一种新颖的方法，用于从单个RGB图像中始终如一地进行新颖的视图综合。从单个参考图像中综合新观点的任务是大自然的高度不足，因为存在多种对未观察到的区域的合理解释。为了解决这个问题，我们以单核深度预测变量和视频扩散模型的形式结合了强大的先验。单核深度使我们能够在目标视图的扭曲参考图像上调节模型，从而提高了几何稳定性。视频扩散先验为3D场景提供了强大的代理，从而使模型可以在生成的图像上学习连续和像素精度的对应关系。与依靠容易出现漂移和误差累积的自动格言形象生成的方法相反，Multidiff共同综合了一系列帧，产生了高质量和多视图一致的RE-
用于分析胸部 CT 图像的人工智能
本简报中的胸部成像人工智能 (AI) 技术是独立的软件平台，使用机器或深度学习算法来分析或解释放射图像。一些技术允许将图像从医院传输到软件平台，该平台托管在 NHS 认可的安全数据中心。该软件使用专有算法分析胸部 DICOM（医学数字成像和通信）图像。图像分析可以直接发送回医院，以便使用医院系统（例如图片存档和通信系统 (PACS)）和一些使用 DICOM 和 HL7 等协议的放射信息系统进行查看。一些技术还可能允许使用 Web 界面上传和查看图像和分析。
大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。
提示病理图像分析的视觉基础模型
近年来非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）病例的迅速增加引起了人们的重大关注。准确地识别组织的改变对NAFLD的诊断至关重要，但是该任务在病理图像分析中带来了挑战，特别是与小规模的数据集有关。最近，从完整的微调转变为改编视觉模型的提示的范式转变为小规模数据分析提供了新的视角。然而，基于任务不足提示的现有提示方法主要是为了通用图像识别而开发的，该方法在为复杂病理学图像提供指导的指示方面缺乏。在本文中，我们提出了基于定量属性的提示（QAP），这是一种专门用于肝脏病理学分析的新提示方法。QAP基于两个定量属性，即基于K功能的空间属性和基于直方图的形态学属性，旨在对组织状态进行标准评估。此外，condi-
多模式面部图像生成的扩散驱动的GAN倒置
摘要我们提出了一种新的多模式面部图像生成方法，该方法将文本提示和视觉输入（例如语义掩码或涂鸦图）转换为照片真实的面部图像。为此，我们通过使用DM中的多模式特征在预训练的GAN的潜在空间中使用多模式特征来结合一般的对抗网络（GAN）和扩散模型（DMS）的优势。我们提供了一个简单的映射和一个样式调制网络，可将两个模型链接起来，并在特征地图和注意力图中将有意义的表示形式转换为潜在代码。使用gan inversion，估计的潜在代码可用于生成2D或3D感知的面部图像。我们进一步提出了一种多步训练策略，该策略将文本和结构代表反映到生成的图像中。我们提出的网络生成了现实的2D，多视图和风格化的面部图像，这些图像与输入很好。我们通过使用预训练的2D和3D GAN来验证我们的方法，我们的结果表现优于现有方法。我们的项目页面可在https://github.com/1211SH/diffusion-driven_gan-inversion/。
BVM 2025 |雷根堡医学图像计算
德国医学图像计算会议（BVM）已在德国的各个地点举行了近30年，现在将在2021年的虚拟活动后首次在Oth Regensburg举行。在内容方面，BVM专注于医学图像数据的计算机辅助分析。应用领域各不相同，例如在成像，诊断，手术计划，计算机辅助干预和可视化领域的领域。在这段时间里，BVM社区在机器学习和人工智能领域中颇有方法论发展和变化 - 特别是在该领域中进行了大量工作。因此，在这种情况下的研究现在主导了BVM。这些范围也有助于在计算机科学和医学之间的接口上建立医学图像处理，以此作为数字健康的关键技术。除了呈现BVM社区的当前研究结果外，BVM的中心位置是年轻研究人员的鼓励。该会议主要是博士候选人的平台，但也是有杰出论文的学生，展示其宗教信仰，与社区进行专业话语，并与其他研究人员进行网络。尽管有许多会议和国会也与医疗图像处理有关，但BVM并没有失去其重要性和吸引力。在内容方面，BVM 2025将再次能够提供有吸引力的顶级级别的程序。最好的论文将在今年再次获得奖品。在94项提交中，28个演示文稿，38个海报贡献和两个软件策略通过双板审核过程接受，每个审查过程都有三个审查。会议网站可以找到：
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
多样化形象到图像 - 译-Via-disentangled- ...
摘要。图像到图像翻译旨在学习两个视觉域之间的映射。许多范围的主要挑战有两个主要挑战：1）缺乏对齐的训练对和2）来自单个输入图像的多个可能的输出。在这项工作中，我们提出了一种基于分离的表示形式的方法，用于生产带有配对的训练图像的各种输出。为了达到多样性，我们建议将信息嵌入两个空间：一个域 - 不变的内容空间，捕获跨域和域特异性属性空间的共享信息。使用分离的功能作为输入大大降低了模式崩溃。为了处理未配对的培训数据，我们引入了一种新型的跨周期同意损失。定性结果表明，我们的模型可以在各种任务上产生多样化和逼真的图像。我们通过广泛的评估来验证我们方法的有效性。