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m3t：使用多平面和多板变压器
在这项研究中，我们提出了使用多平面和多层跨前（M3T）网络的三维医学图像分类器，以在3D MRI图像中对阿尔茨海默氏病（AD）进行分类。提出的网络协同委托3D CNN，2D CNN和变压器用于准确的AD分类。3D CNN用于执行本机3D表示学习，而2D CNN用于利用大型2D数据库和2D代表学习的预训练权重。使用具有感应性偏置的CNN网络有效地提取局部大脑中与AD相关的异常的信息信息。跨前网络还用于获得CNN后多平面（轴向，冠状和矢状）和多切片图像之间的注意力关系。也可以使用不感应偏置的变压器学习分布在大脑中较大区域的差异。在此期间，我们使用了来自阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）的训练数据集，该计划总共包含4,786 3D T1加权MRI图像。对于有效数据，我们使用了来自三个不同机构的数据集：澳大利亚成像，生物标志物和生活方式旗舰研究（AIBL）（AIBL），开放访问Imaging研究（OASIS）的开放访问系列（OASIS）以及来自培训数据集中的一些ADNI数据。我们提出的M3T基于曲线（AUC）下的区域（AUC）和AD分类的分类精度，与常规的3D分类网络相结合。这项研究表示，所构成的网络M3T在多机构验证数据库中实现了最高的性能，并证明了该方法有效地将CNN和Transformer用于3D医学图像的可行性。
移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
推进和评估文本指导的图像inpainting
文本引导的图像编辑可以在支持创意应用程序方面具有变革性的影响。关键挑战是生成忠于输入文本提示的编辑，同时与输入图像一致。我们提出了Imagen Edor，这是一种构建的级联扩散模型，通过对文本引导的图像插入的微调[36]构建。Imagen ed- Itor的编辑忠实于文本提示，这是通过使用对象探测器在培训期间提出涂料面罩来提出的。此外，成像编辑器在输入图像中通过对原始高分辨率图像进行调节管道来详细信息。为了证明定性和定量评估，我们介绍了EditBench，这是用于文本指导图像插入的系统基准。EditBench评估在Natu-ral和生成的图像上探索对象，属性和场景的图像。Through extensive human evaluation on EditBench, we find that object-masking during training leads to across- the-board improvements in text-image alignment – such that Imagen Editor is preferred over DALL-E 2 [ 31 ] and Stable Diffusion [ 33 ] – and, as a cohort, these models are better at object-rendering than text-rendering, and handle mate- rial/color/size attributes better than count/shape attributes.
使用卷积进行泌尿科图像的深度学习...
机器学习 (ML) 算法已应用于医学成像，其在医学领域的使用日益增多。尤其是深度学习 (DL)，已证明在图像评估和处理方面更为有效。深度学习算法可能有助于并简化其在泌尿科成像中的使用。本文介绍了如何创建用于泌尿科图像分析的卷积神经网络 (CNN) 算法。深度学习是 ML 的一个分支，包括多层神经网络。卷积神经网络已广泛应用于图像分类和数据处理。1 它首先由 Krizhevsky 等人应用于图像分类。2 他们在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 中凭借名为 AlexNet 的深度 CNN 赢得了比赛，该比赛由 120 万张日常彩色图像组成。3 在另一个 CNN 模型中，Lakhani 等人 4 证明他们
从单目遥感图像进行 3D 建筑物重建
与从 LiDAR 数据和多视图影像重建相比，倾斜影像重建是大规模城市建模的重要研究问题和经济解决方案。然而，建筑物足迹和立面的部分不可见性、严重的阴影效应以及大范围区域内建筑物高度的极端变化等若干挑战将现有的基于单目影像的建筑物重建研究限制在某些应用场景中，即从近地面影像建模简单的低层建筑物。在本研究中，我们提出了一种新颖的单目遥感影像 3D 建筑物重建方法，解决了上述困难，从而为更复杂的场景提供了一种有吸引力的解决方案。我们设计了一个多任务建筑物重建网络 MTBR-Net，通过四个语义相关任务和三个偏移相关任务来学习倾斜影像的几何属性、3D 建筑物模型的关键组件及其关系。网络输出通过基于先验知识的 3D 模型优化方法进一步集成，以生成最终的 3D 建筑模型。在公共 3D 重建数据集和新发布的数据集上的结果表明，与目前最先进的方法相比，我们的方法将高度估计性能提高了 40% 以上，将分割 F1 分数提高了 2% - 4%。
图像、GMTI 和信息融合的神经方法 - DTIC
根据 JDL 数据融合组过程模型，在 0、1、2 和 2+/3 级进行数据和信息融合。为了支持多传感器 IMINT 和 GMTI 融合和 3D 可视化，我们构建了阿拉巴马州莫比尔码头和周边地区的 3D 站点模型，该模型允许使用我们现有的图像挖掘工具进行搜索，并提供 COP 环境，可以在其中模拟和可视化场景。我们开发了用于模拟交通和编写单个车辆移动脚本的软件，以支持场景创建。我们探索了几个新概念来支持 2+/3 级的更高级别的信息融合。一种方法源于对动态脉冲信息网络及其同步形式的神经处理的洞察。这些网络可以以关系和学习到的关联的形式绑定数据和语义知识。我们证明了使用这些网络在移动数据集中学习动态城市场景中移动车辆之间的简单关联的可行性。第二种方法涉及从图像和/或文本数据中提取知识结构。我们开发了两种从数据集中的概念共现中发现分类法的机制。我们证明了这些方法对融合图像和文本语料库的有效性。最后一种方法利用神经启发机制从移动的跟踪实体中学习正常行为模型。这些模型随后被使用
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。
基于PSO的MR图像分割用于脑肿瘤...
抽象的脑肿瘤分割是对医疗保健中诊断和治疗计划很重要的重要步骤。大脑MRI图像是根据建议的方法在收集数据并准备进一步分析之前先进行预处理的。建议的研究介绍了一种新策略，该策略使用以生物启发的粒子群优化（PSO）算法来分割脑肿瘤图像。为了提高准确性和可靠性，可以调整分割模型的参数。标准措施等标准度量，例如精度，精度，灵敏度，jaccard索引，骰子系数，特异性，用于绩效评估，以衡量建议的基于PSO的分割方法的有效性。建议方法的总体准确性为98.5％。随后的绩效分析分别为骰子得分系数，Jaccard指数，精度，灵敏度和特异性的91.95％，87.01％，92.36％，90％和99.7％的结果提供了更好的结果。因此，此方法对于放射科医生来说可能是有用的工具，可以支持它们诊断大脑中的肿瘤。关键字 - 脑肿瘤，群智能，粒子群优化，磁共振图像。