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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-
大桥向当地退伍军人致敬 - UFDC 图像阵列 2
生日 — 坚持不懈终有回报。一旦你有了动力，看到结果只是时间问题。射手座（11 月 23 日至 12 月 21 日）— 你的才华和努力将得到认可。回报将激发你的斗志，推动你争取更高的荣誉。摩羯座（12 月 22 日至 1 月 19 日）— 你有一条清晰的道路可以将你的梦想变成现实。不要害怕改变；采取行动，让它发挥作用。水瓶座（1 月 20 日至 2 月 19 日）— 不要分享个人信息、秘密或任何可能损害你声誉的事情。双鱼座（2 月 20 日至 3 月 20 日）——谨慎选择与谁交往。有人会利用你的慷慨和善良来利用你。白羊座（3 月 21 日至 4 月 19 日）——承担额外的工作，赚取额外的现金，以帮助支付年终费用。你的热情会给你的老板或新客户留下深刻印象，也会带来丰厚的回报。金牛座（4 月 20 日至 5 月 20 日）—— 相信你有能力完成任务。如果你想改变，那就成为实现它的人。全速前进！双子座（5 月 21 日至 6 月 20 日）——观察别人的行为和言论，但不要发表你的想法或意见。你应该保密，直到你弄清楚其他人的计划。巨蟹座（6 月 21 日至 7 月 22 日）——努力为你的社区做出贡献。以创新的方式应对挑战，并发挥领导作用。狮子座（7 月 23 日至 8 月 22 日）——投入更多有意义的思考和行动，思考如何取悦你所爱的人，而不会负债累累。处女座（8 月 23 日至 9 月 22 日）——你的知识和经验将得到回报。每个人都想和你一起工作，帮助你实现目标。不要犹豫，走进聚光灯下。天秤座（9 月 23 日至 10 月 23 日）——让生活简单起来，确保你的银行账户盈余，不要泄露你的秘密。不要在压力下屈服，也不要屈服于要求或某人的操纵策略。天蝎座（10 月 24 日至 11 月 22 日）——如果你把工作和娱乐结合起来，就会有令人兴奋的发现。参与活动，向你的同伴展示你的活力和惊喜。
3D图像分割的拓扑感知焦点损失
分割算法的疗效经常因拓扑错误，连接中断和空隙等拓扑错误而受到损害。为了解决这一问题，我们引入了一种新颖的损失函数，即拓扑 - 意识局灶性损失（TAFL），该功能将基于基于地面真实和预测段蒙版的持久性图表之间的拓扑结构术语与拓扑结构术语结合在一起。通过实施与地面真理相同的拓扑结构，拓扑的约束可以有效地解决拓扑结构，而焦点损失可以解决阶级失衡。我们首先是从地面真理和预测的分割掩模的过滤的立方复合物中构造持久图。随后，我们利用sindhorn-knopp算法来确定两个持久图之间的最佳运输计划。最终的运输计划最小化了将质量从一个分布到另一个分布的运输成本，并在两个持久图中的点之间提供了映射。然后，我们根据该旅行计划计算沃斯堡的距离，以测量地面真相和预测的面具之间的拓扑差异。我们通过训练3D U-NET与MICCAI脑肿瘤分割（BRATS）CHALLENE验证数据集来评估我们的方法，该数据需要准确地分割3D MRI扫描，从而整合各种方式，以精确鉴定和跟踪恶性脑肿瘤。然后，我们证明，通过添加拓扑约束作为惩罚项，通过将焦点损失正规化来提高分段性能的质量。
反事实说明的文本到图像模型
本文解决了生成法定说明（CES）的挑战，涉及识别和修改最少的必要特征，以使分类器对给定图像的预测进行预测。我们提出的方法是反事实e xplanations（Time）的tept to-i mage m odels，是一种基于蒸馏的黑盒反事实技术。与以前的方法不同，此方法仅需要图像及其预测，从而忽略了分类器的结构，参数或梯度的需求。在生成反事实之前，时间将两个不同的偏见引入了文本嵌入的形式稳定扩散：与图像的结构相关联的上下文偏差和类别偏见，与目标分类器学到的类特异性特征相关。学习了这些偏见后，我们发现了使用类预测的类令牌的最佳潜在代码，并使用目标嵌入作为条件，从而产生了符合性的解释。广泛的经验研究证明，即使在黑色盒子设置中运行时，时间也可以产生可比性的解释。
掩盖图像建模前进3D医学图像分析
最近，由于它能够从大量未标记的数据中学习，因此蒙版的图像建模（MIM）引起了很大的关注，并且已被证明对涉及自然IM的各种视觉任务有效。同时，由于数量的未标记图像以及质量标签的费用和困难，预计自我监督的学习3D医学图像的潜力预计将是巨大的。但是，MIM对医学图像的适用性仍然不确定。在本文中，我们证明了掩盖的进度建模方法除自然图像外，还可以推进3D医学图像分析。我们研究掩盖图像建模策略如何从3D医疗图像段的角度利用绩效，作为一项代表性的下游任务：i）与天真的对比度学习相比，掩盖的图像建模ap-par-ap-par-ap-par casge casge casge casgence convelence contergencience convergence contressed of被监督的火车的融合甚至更高（1.40×）得分（1.40×），并最终会产生较高的股票; ii）预测具有较高遮盖比和相对较小的斑块大小的原始体素值是用于医学图像的非琐碎的自我监督借口任务； iii）重建重建的轻量级解码器或投影头对3D医疗图像的掩盖图像模型非常可靠，该图像可以加快训练并降低成本； iv）最后，我们还研究了应用不同图像分辨率和标记的数据比率的不同实际情况下的MIM方法的有效性。匿名代码可在https：//github.com/zekaichen/mim-med3d上找到。
通过扩散模型通过类间图像混合增强图像分类
文本对图像（T2I）生成模型最近成为一种强大的工具，可以创建照片现实的图像并引起多种应用。然而，将T2i模型的有效整合到基本图像分类任务中仍然是一个悬而未决的问题。促进图像锁骨表现的一种普遍的策略是通过使用T2I模型生成的合成图像来增强训练集。在这项研究中，我们仔细检查了当前发电和常规数据增强技术的缺点。我们的分析表明，这些方法努力产生既忠实的（就前景对象）而且针对领域概念的多样化（在背景上下文中）。为了应对这一挑战，我们引入了一种创新的类数据增强方法，称为diff-mix 1，该方法通过在类之间执行图像翻译来丰富数据集。我们的经验结果是，DIFF-MIX在信仰和多样性之间取得了更好的平衡，从而导致各种图像分类场景之间的性能显着提高，包括域名数据集的少量，常规和长尾分类。
3D感知图像合成上自定义属性的定量操纵
尽管基于3D的GAN技术已成功地应用于具有各种属性的照片真实的3D图像，同时保持视图一致性，但很少有关于如何罚款3D impersimens的研究，而不会限制其属性特定对象的特定对象类别。为了填补此类研究空白，我们提出了一个基于3D的GAN代表的新型图像操纵模型，以对特定的自定义贡献进行细粒度控制。通过扩展最新的基于3D的GAN模型（例如，EG3D），我们的用户友好定量操作模型可以实现对3D操作多属性数量的精细而归一化的控制，同时实现了视图一致性。我们通过各种实验验证了我们提出的技术的有效性。
迈向图像编辑方法的定量评估指标
在生成AI的快速发展的领域中，这项工作采取了初步步骤，以建立用于比较图像编辑方法的系统范围。当前，缺乏用于评估IMED编辑任务的定量指标，而新方法主要是定性评估的。我们的方法涉及三个关键组成部分：1）使用gan-Control创建大型合成数据集，该数据集可以生成地面图像，以跨不同面部身份进行一致的编辑； 2）匹配过程，将编辑的图像与相应的地面真相配对； 3）将感知距离指标应用于匹配对。我们通过用户研究和一组仿真实验评估了我们提出的框架的有效性。我们的结果表明，我们的方法可以以与人类判断相符的方式对图像编辑方法进行排名。这项研究旨在为随后的研究中的图像编辑技术建立全面的评估框架奠定基础，并就此主题进行对话。
swinfsr：使用swinir和频域知识的立体图像超分辨率
立体图像超分辨率（Sterereosr）近年来引起了人们的关注，这是由于手机，自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中，我们根据Swinir的扩展（最初是为单个图像还原设计的，又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法，以及Fast Fourier卷积（FFC）获得的频域知识。具体来说，为了有效地收集全球信息，我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块（RSTBS），并使用结果域知识，并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块（RSFTB）进行特征提取。此外，为了有效，准确的立体视图融合，我们提供了一个新的跨意见模块，称为RCAM，该模块的竞争性能高于竞争性能，同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
卫星图像处理中的人工智能＆...
卫星图像处理是管理我们星球资源的强大工具之一。最近，它在应对全球挑战（例如资源管理，可持续性，气候变化，灾难管理和响应，作物监测等）等全球挑战方面非常重要。图像处理中AI技术的演变已成为处理卫星图像的动力。通过提供高级工具进行分析。FDP旨在深入了解AI在卫星图像处理及其应用中的范围和影响。