XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemImage
图像分类的营养分析仪-IJRPR
开发营养分析仪的主要挑战包括缺乏营养含量的认识，因为许多人不知道每日食品的营养成分，例如水果，蔬菜，谷物和包装商品，导致不平衡的餐食和较高的慢性病风险。有限获取个性化饮食指南的机会进一步使事情变得复杂，因为通用准则无法解决年龄，体重，活动水平和特定健康目标（例如疾病管理）等独特的个人需求。此外，专业饮食建议通常需要大量的时间和金融投资，从而限制了偏远或服务不足地区的个人的访问。诸如糖尿病和高血压之类的慢性疾病需要特定的饮食干预措施，但许多人缺乏设计适当的进餐计划的知识或资源，从而导致疾病管理无效。实时营养分析的现有工具通常是不切实际，复杂或不准确的，令人沮丧的更健康的习惯。缺乏可访问的，用户友好的饮食工具会导致饮食习惯不佳，生活方式疾病增加以及错过的机会利用技术来改善健康。
用量子改进医学图像识别...
研究方法•INBREAST数据集审查和呈现•数据增强：通过旋转和对比度调整，人为地增加培训数据集的多样性；通过模型改善概括来提高诊断精度•量子信息处理（QIP）研究/UNET研究和审查•U-NET：卷积神经网络专门针对生物医学图像分割，具有更高的精度，由编码器编码器结构组成。•量子过滤器：过滤和处理量子信息，导致图像的澄清和去除•使用和不使用量子过滤器的训练收敛性：这改变了图像深度和对象在图像中的位置。这意味着更改图像以揭示它们在原始数据中可能无法观察到的独特功能。•测试和调试：在增强中尝试不同的参数，并根据输出选择适当的测试用例，并调试现有方法，代码块，以确保过滤器的无错误应用。我们认为的参数将是关于图像中噪声，分辨率和剩余文物的参数。Inbreast数据集相对毫无噪音，并且是高质量的，因此使用掩码清理数据中的人工制品对于调试至关重要。
用于医学图像重建的量子计算
数据由英国伯明翰伊丽莎白女王医院提供。Symbia Pro.specta 并非在所有国家/地区上市。无法保证未来上市。请联系您当地的西门子医疗组织了解更多详情。[a] 金属伪影的减少量和相应的图像质量改善取决于许多因素，包括：金属物体的成分和大小、患者体型、解剖位置和临床实践。除了不使用 iMAR 的常规重建外，建议在启用 iMAR 的情况下进行重建。
量子退火实现单幅图像超分辨率
本文提出了一种基于量子计算的算法来解决单图像超分辨率（SISR）问题。SISR 的一个著名经典方法依赖于成熟的逐块稀疏建模。然而，该领域的现状是深度神经网络（DNN）已表现出远超传统方法的效果。不过，量子计算有望很快在机器学习问题中变得越来越突出。因此，在本文中，我们有幸对将量子计算算法应用于 SISR 这一重要的图像增强问题进行了早期探索。在量子计算的两种范式，即通用门量子计算和绝热量子计算（AQC）中，后者已成功应用于实际的计算机视觉问题，其中量子并行性已被利用来有效地解决组合优化问题。本研究展示了如何将量子 SISR 公式化为稀疏编码优化问题，该问题使用通过 D-Wave Leap 平台访问的量子退火器进行求解。所提出的基于 AQC 的算法被证明可以实现比传统模拟更快的速度，同时保持相当的 SISR 精度 1 。
自监督自然图像重建和大型...
从 fMRI 脑记录中重建自然图像并解码其语义类别是一项挑战。获取足够多的图像对及其相应的 fMRI 响应（这些响应涵盖了巨大的自然图像空间）是难以实现的。我们提出了一种新颖的自监督方法，该方法远远超出了稀缺的配对数据，用于实现：（i）最先进的 fMRI 到图像重建，以及（ii）首次从 fMRI 响应进行大规模语义分类。通过在一对深度神经网络（从图像到 fMRI 和从 fMRI 到图像）之间施加循环一致性，我们在来自许多新颖语义类别的大量“未配对”自然图像（没有 fMRI 记录的图像）上训练我们的图像重建网络。这使得我们的重建网络能够适应非常丰富的语义覆盖，而无需任何明确的语义监督。具体而言，我们发现将我们的自监督训练与高级感知损失相结合，可以产生新的重建和分类能力。具体来说，这种感知训练能够很好地对从未见过的语义类别的 fMRI 进行分类，而无需在训练期间使用任何类别标签。这带来了：（i）前所未有的从从未见过的图像的 fMRI 图像重建（通过图像指标和人工测试进行评估），以及（ii）在网络训练期间对从未见过的类别进行大规模语义分类。以前从未证明过从 fMRI 记录中进行如此大规模（1000 种）语义分类。最后，我们为所学模型的生物一致性提供了证据。
端到端级联图像去雨和对象...
摘要 — 虽然基于深度学习的图像去雨方法近年来取得了长足的进步，但在实际应用中仍存在两个主要缺点。首先，以去雨为代表的低级视觉任务与以物体检测为代表的高级视觉任务之间的差距很大，低级视觉任务几乎无法为高级视觉任务做出贡献。其次，去雨数据集的质量有待提高。事实上，很多基线中的雨线与真实的雨线差距很大，去雨数据集图像的分辨率普遍不理想。同时，低级视觉任务和高级视觉任务很少有共同的数据集。本文探索了低级视觉任务与高级视觉任务的结合。具体而言，我们提出了一种用于减少降雨影响的端到端物体检测网络，该网络由两个级联网络组成，分别是一个改进的图像去雨网络和一个物体检测网络。我们还设计了损失函数的组件以适应不同子网络的特征。然后，我们基于 KITTI 数据集提出了一个用于雨水去除和物体检测的数据集，我们的网络在该数据集上超越了最先进的技术，指标有了显著的提高。此外，我们提出的网络在自动驾驶汽车收集的驾驶视频上进行了测量，并在雨水去除和物体检测方面显示出了积极的结果。
可控图像合成，属性分解...
*通讯作者邮件：mksamy14@yahoo.com与属性分解的GAN（AD-GAN）提出了一个新颖的生成对抗网络框架，可通过将属性分解为单独的组件来促进对图像合成的精确控制。该模型引入了一种创新的解开图像属性的方法，可以在不影响他人的情况下对特定特征进行单独修改。通过利用属性分解的表示形式，Ad-Gan有效地隔离了面部图像中的各种元素，例如姿势，表达和身份，从而能够生成高度逼真和可定制的图像。这种方法可显着提高图像生成任务的灵活性和准确性，使其成为需要详细属性操作的应用程序的宝贵工具。关键字：图像合成，gan，网络1。引言近年来，生成的对抗网络（GAN）已成为图像合成的有力框架，从而能够生成高质量的，逼真的图像。尽管具有令人印象深刻的功能，但基于GAN的图像合成中的重大挑战之一是对生成图像的特定属性进行细粒度的控制。传统的gan体系结构经常纠缠着各种属性，因此很难在不无意中改变其他属性的情况下修改一个属性。
基于视觉变压器的图像分类
这项研究通过使用视觉变压器（VIT）体系结构引入了一种创新的图像分类方法。实际上，视力传输（VIT）已成为用于图像分析任务的卷积神经网络（CNN）的有前途的选择，提供可扩展性和提高的性能。Vision Transformer VIT模型能够捕获图像元素之间的全局规定和链接。这导致了特征表示的增强。当VIT模型在不同模型上训练时，它表现出在不同的IMEGE类别中的强大分类功能。VIT直接处理图像贴片的能力而不依赖空间层次结构，简化了分类过程并证明了计算效率。在这项研究中，我们使用TensorFlow提出了Python的启动，以采用（VIT）模型进行图像分类。将使用四类动物，例如（牛，狗，马和绵羊），用于分类。（VIT）模型用于从图像中提取微不足道的特征，并添加分类头以预测类标签。该模型在CIFAR-10数据集上进行了训练，并评估了准确性和性能。这项研究的发现不仅会揭示视觉变压器模型在图像分类任务中的有效性，而且还可以作为解决复杂的视觉识别问题的强大工具的潜力。这项研究通过引入一种新颖的方法来填补现有的知识空白，该方法挑战了计算机视觉领域的传统卷积神经网络（CNN）。虽然CNN是图像分类任务的主要体系结构，但它们在捕获图像数据中的长距离依赖性方面存在局限性，并且需要手工设计的层次层次特征提取。关键字
CIC：文化意识的图像字幕的框架
图像字幕使用视觉语言预先训练的模型（VLP）（例如Blip）从图像中生成描述性句子，该模型已得到很大改善。然而，当前的方法缺乏图像中描述的文化元素的详细描述标题，例如亚洲文化群体的人们穿着的传统服装。在本文中，我们提出了一个新的框架，具有文化意识的图像字幕（CIC），该框架生成字幕并描述从代表文化的图像中的文化视觉元素中提取的文化元素。受到通过适当提示来构建视觉模式和大语言模型（LLM）的方法的启发，我们的框架（1）基于图像中的文化类别产生问题，（2）提取文化的视觉问题（VQA）中的文化vi sual元素（VQA），并使用生成的问题以及（3）具有文化文化 - 瓦拉避难所使用llms的文化范围。我们对来自4个不同文化群体的45名参与者进行的人类评估对相应的文化有很高的了解，这表明，与基于VLP的图像字幕基线相比，我们提出的框架会产生更文化的描述性标题。可以在https：//shane3606.github上找到。io/cic。