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m3-uda：无监督域自适应胎儿心脏结构检测的新基准
胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上，不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙，例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外，产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测（UDAOD）的方法主要集中在自然场景中的特定物体，例如雾gy的城市景观中，自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息，以遵循局部拓扑知识，以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验，实验结果表明，M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda
使用Li-Fi技术的车辆碰撞检测和预防系统
摘要 - 该项目解决了高速公路上驾驶员隐身性的关键问题，这通常会导致碰撞，尤其是当较小的车辆接近大型车辆（例如公交车或卡车）时。高速公路上的驾驶员隐身通常会导致事故，尤其是当较小的车辆接近较大车辆（如公共汽车或卡车）时。该项目使用图像处理和基于LIFI技术的实时车辆检测和通信系统。在重车上，有一个相机和一个Li-Fi发射器，而接近的车辆具有Li-Fi接收器。如果较小的车辆太近，则系统会发出仪表板警告的警告。该系统致力于减少与盲点和较晚反应有关的事故。具有基于Python的图像处理，在每种类型的天气和照明条件下都会发生准确的检测。NodeMCU微控制器控制图像处理单元和LI-FI发射器的数据流。实时数据通过LI-FI传输到传入的车辆，允许驾驶员更快地响应。该系统的延迟非常小于100毫秒，因此减少了后端碰撞，尤其是在可见度较差的情况下。这种具有成本效益和可扩展的解决方案适用于商用和乘用车，并突出了Li-Fi技术在改善汽车安全性方面的潜力，尤其是在基础设施有限的地区。
雷达相机3D对象检测的强大扩散建模框架
雷达相机3D对象检测旨在与雷达信号与摄像机图像进行交互，以识别感兴趣的对象并定位其相应的3D绑定框。为了克服雷达信号的严重稀疏性和歧义性，我们提出了一个基于概率deno的扩散建模的稳健框架。我们设计了框架，可以在不同的多视图3D检测器上易于实现，而无需在训练或推理过程中使用LiDar Point Clouds。在特定的情况下，我们首先通过开发带有语义嵌入的轻质DENOIS扩散模型来设计框架编码器。其次，我们通过在变压器检测解码器的深度测量处引入重建训练，将查询降解训练开发为3D空间。我们的框架在Nuscenes 3D检测基准上实现了新的最新性能，但与基线检测器相比，计算成本的增加很少。
在平等中偏爱一个 - 不是一个好主意：基于变形金刚的人行人检测的多对一匹配
与基于卷积神经网络（CNN）相比，我们研究了基于变压器的行人检测模型较低性能的原因。CNN模型会产生密集的行人建议，单独完善每个建议，然后对其进行非最大抑制（NMS）的跟进，以产生稀疏的预测。在争论中，变压器模型每个地面真相（GT）行人盒选择一个建议，然后从中选择了正面的正态。所有其他建议，其中许多与选定的建议高度相似，都通过了负梯度。尽管这导致了稀疏的预测，从而消除了NM的需求，但在许多类似的建议中，任意选择，有效的训练和较低的行人检测准确性。为了减轻问题，我们建议基于Min-Cost-Flow的配方，而不是常用的Kuhn-Munkres匹配算法，并纳入了诸如每个地面真相盒的约束，并且与一个建议的提案相匹配，并且许多同样好的建议可以与单个地面真相盒相匹配。我们提出了基于匹配算法的第一个基于变压器的行人检测模型。广泛的实验表明，我们的方法达到了3个失误率（较低）3。7 /17。4 /21。8/8。3/2。0在Eurocity / tju-traffic / tju-校园 /城市专家 /加州理工学院数据集中，而4个。7/18。7/24。8/8。5/3。 1通过当前的sota。 代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher 获得。5/3。1通过当前的sota。代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher
通过对齐已知类表示
开放式对象检测（OSOD）已成为当代研究方向，以解决对未知对象的检测。最近，很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类，在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下，我们提出了一种新的基于语义聚类的方法，以促进语义空间中有意义的群集的对齐，并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数，从而增强了未知对象的检测。此外，我们采用了i）一种评估技术，该技术对低置信度输出进行了惩罚，以减轻对未知对象的错误分类的风险，ii）一种称为HMP的新指标，该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明，所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco＆Pascal VOC数据集有显着改进。
ETF报告工具
Acknowledgement ................................................................................................................................................................................. 2 Foreword ................................................................................................................................................................ 4 Table of contents ..................................................................................................................................................... 5 Abbreviations and acronyms ................................................................................................................................... 6 List of tables ............................................................................................................................................................ 7 List of figures ........................................................................................................................................................................................... 7 Executive summary ...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
Unimode：统一的单眼3D对象检测
实现统一的单眼3D对象检测，包括室内和室外场景，在机器人导航等应用中非常重要。然而，涉及各种数据方案来训练模型引起了挑战，因为它们的特性显着不同，例如，二 - 几何特性和异质域分离。为了应对这些挑战，我们根据鸟类的视图（BEV）检测范式建立了一个检测器，在该检测范式中，当采用多个数据方案以训练检测器时，明确的特征投影有利于对几何学学习模棱两可。然后，我们将经典的BEV检测体系结构分为两个阶段，并提出了不均匀的BEV网格设计，以处理由上述Challenges引起的收敛不稳定。此外，我们开发了稀疏的BEV功能策略，以降低计算成本和处理异质域的统一操作方法。将这些技术结合起来，得出了一个统一的检测器Unimode，它超过了富有挑战性的Omni3D数据集（一个大规模的数据集（一个室内和室外场景））的先前最先进的AP 3D，揭示了Bev bev tor tor tor tor tor tor tor unified 3D对象的第一个成功概括。
单眼弱监督的单眼3D检测...
单眼3D检测（M3D）的目的是从单视图像中进行精确的3D观察定位，该图像通常涉及3D检测框的劳动密集型注释。最近已经研究了弱监督的M3D通过利用许多存在的2D注释来遵循3D注释过程，但通常需要额外的培训数据，例如LiDAR Point Clouds或多视图图像，这些数据会大大降低其在各种应用中的适用性和可用性。我们提出了SKD-WM3D，这是一个弱监督的单眼3D检测框架，利用深度插入以实现M3D，并具有单一视图图像，而无需任何3D注释或其他培训数据。SKD-WM3D中的一个关键设计是一个自我知识的蒸馏框架，它通过融合深度信息并有效地减轻单核场景中固有的深度模棱两可，从而将图像特征转换为3D类似的表示形式，而无需计算上的计算层面。此外，我们设计了不确定性感知的分离损失和梯度定位的转移调制策略，分别促进了知识获取和知识转移。广泛的实验表明，SKD-WM3D明显超过了最新的实验，甚至与许多完全监督的方法相当。
详细评估芬兰糖尿病风险评分问卷调查表中的糖尿病，高血压和慢性疾病
最新版的糖尿病图集是在2021年全世界有超过十亿成年人（20-79岁）患有糖尿病的成年人。预测表明，到2045年，这个数字将增加约50％，超过3/4亿。在此过程中，据估计，糖尿病患病率在2021年为10.5％，在2045年将增加到12.2％。1糖尿病的患病率在我国也在上升。根据1998年进行的基于人群的土耳其糖尿病流行病学（TURDEP-I）调查，其12年的重复版本Turdep-II（于2010年进行），糖尿病的患病率从Turkey的成人人群中从7.2％增加到13.7％。2种糖尿病是全球成人死亡的十大原因之一，而且国家对糖尿病的经济负担很高。3，人们认为与糖尿病有关的全球医疗保健支出在2021年为9660亿美元。1