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医学图像计算的可重复性
医学图像计算 (MIC) 致力于通过计算方法分析医学成像数据并通过实验对其进行评估。因此，它是一门实验科学。可重复性是所有实验科学进步的基石。与许多其他领域一样，人们主要担心 MIC 的可重复性不令人满意。然而，可重复性不是一个单一的概念，而是一个范围，研究人员经常误解它。此外，尽管已经采取了一些措施来促进 MIC 社区的可重复性，但目前尚不清楚这些措施是否有效。本章的目标有三个：i) 为读者提供 MIC 可重复性的必要概念；ii) 描述已实施的措施并评估其中一些措施；iii) 概述可能采取的一些新行动。本章首先介绍一个概念框架，该框架区分了不同类型的可重复性以及可重复研究的主要组成部分。然后，介绍 MICCAI（医学图像计算）当前如何评估可重复性
用各向异性...
随着AI生成内容的应用程序（例如Chatgpt和稳定的扩散）的开花，已经对深层生成模型引起了很多关注。扩散概率模型（DPM）是一种创新的图像生成模型，灵感来自热力学中的扩散现象，具有稳定的训练过程和简单的模型结构。然而，基于DPM的图像一代中的一个重要挑战是通过结构，布局和颜色约束来控制输出。当前的方法主要集中于在生成过程中引入额外的分类器或在培训过程中添加条件，这仍然遭受诸如不稳定的生成产出和高培训成本之类的问题。为了探索更好的控制策略，在本论文中，我们提出了一个具有前回溯框架的具有结构的图像生成模型。各向异性扩散[1]将是向前图像退化过程的骨干，条件流匹配方法[2]将用于逆转该过程并生成新图像。各向异性的特性使该模型可以在破坏过程中保留边缘和一般结构，从而可以将几何信息作为条件引入图像生成。
有条件的生成图像模型
无条件产生，该算法没有输入；该模型生成一个新的图像，该图像与培训数据共享特征。相比之下，随着统一的生成，该算法的输入是有效的类选择。例如，在MNIST数据集中，我们可以指示该模型生成数字的图像在0到9之间，从而从指定类中产生新的图像。在DDPM框架内，U-NET充当神经网络，以预测每个时间步处的噪声。对U-NET的输入是时间t的图像，时间嵌入和上下文嵌入。U-NET输出ϵ具有与输入图像相同的输入图像特征维度。this ϵ表示要从t处的库图像中减去的估计噪声，以在t-1处产生图像，从而使其更接近新图像。
图像处理和增强中的AI
Adobe的Firefly AI直接在Photoshop和Lightroom内部工作。这使得对于那些熟悉这些应用程序的人都可以方便地使用。它易于使用，可以改善颗粒状的照片，使它们再次可用。在此示例中，我们选择将图像大小加倍。您可以看到，这将图像伸出并增加失真。现在，我们拥有想要它的大小的图像，我们需要使用Photoshop的AI神经过滤器之一来纠正这些扭曲，Photoshop还配备了其他经过特殊训练的神经过滤器，这些神经过滤器经过专门训练以增强特定增强需求的图像。谷仓本身的质量和细节最有所提高，天空也大大从文物中删除。
来自图像的物种识别
该项目着重于使用卷积神经网络（CNN）的动物和鸟类鉴定系统的开发。野生动植物保护和生态研究要求准确的物种识别，拟议的系统采用深度学习来满足这一需求。通过在动物和鸟类图像的各种数据集上训练CNN，该系统在物种鉴定方面具有很高的精度，从而有助于保护工作。面对环境威胁，该项目解决了物种保存的紧迫性。传统物种识别方法通常是耗时的，容易出现人为错误。基于CNN的方法提供了更有效，更准确的解决方案。该项目的基础在于一个全面的图像数据集，包括广泛的物种，使CNN能够识别微妙的视觉区别。该项目不仅涉及培训CNN，还涉及创建一个用户友好的界面，以简化图像上传和快速的物种识别。这种可访问性可确保广泛的受众可以从该技术中受益，从而支持物种保存的原因。通过利用CNN，该项目代表了野生动植物保护的强大工具，加速了物种鉴定的过程，促进有效的保护措施，并有助于监测生物多样性。它突出了协作努力在保护我们星球的自然遗产方面的重要性。关键字：卷积神经网络（CNN），物种识别。
无监督图像配准可提高心脏和脑图像分析的性能和可解释性
摘要：磁共振成像 (MRI) 通常会招募多个序列（本文定义为“模态”）。由于每种模态都旨在提供不同的解剖和功能临床信息，因此不同模态之间的成像内容存在明显差异。模态间和模态内仿射和非刚性图像配准是临床成像中必不可少的医学图像分析过程，例如，在成像之前，需要在不同的 MRI 模态、时间阶段和切片之间获取和临床评估生物标志物。尽管在实际临床场景中通常需要仿射和非刚性图像配准，但尚未使用单一无监督模型架构进行广泛研究。在我们的工作中，我们提出了一种无监督深度学习配准方法，可以同时准确地模拟仿射和非刚性变换。此外，逆一致性是基本模态间配准属性，深度学习配准算法并未考虑该属性。为了解决逆一致性问题，我们的方法执行双向跨模态图像合成以学习模态不变的潜在表示，并涉及两个因式分解变换网络（每个编码器-解码器通道一个）和一个逆一致性损失以学习保持拓扑的解剖变换。总体而言，我们的模型（名为“FIRE”）在多模态脑 2D 和 3D MRI 以及模态内心脏 4D MRI 数据实验中表现出比参考标准基线方法（即使用 ANTs 工具箱实现的对称归一化）更好的性能。我们专注于解释模型数据组件，以增强模型在医学图像配准中的可解释性。在计算时间实验中，我们表明 FIRE 模型在节省内存的模式下运行，因为它可以在训练阶段直接学习保持拓扑的图像配准。因此，我们展示了一种高效且通用的配准技术，该技术在临床环境中的多模态图像配准中具有优势。
IMAGE 3.2 模型的 2021 年 SSP 情景
基于模型的情景在气候和环境研究中被广泛使用，以探索不确定的未来发展和可能的应对策略。最常用的情景包括代表性浓度路径 (RCP) [1] 和共享社会经济路径 (SSP) [2-4]。2011 年发布的 RCP 探索了广泛的排放路径，而 SSP 则提出了一套更为全面的情景，涵盖了叙述、情景驱动因素的阐述以及能源、土地利用和排放趋势的量化。两者在最近的 IPCC 评估中都发挥了关键作用 [5, 6]，也已广泛应用于其他研究领域。例如，它们为 IPBES 和全球土地展望 [7] 提供了输入，目前已有数千篇论文使用了 SSP [8]。2017 年发布的 SSP 的制定基于六种不同的综合评估模型 (IAM) [2]。 IMAGE 模型就是其中之一，它主要关注 SSP1，并制定了 SSP2、SSP3 和相关缓解案例 [9] 的情景，后来还制定了 SSP4 和 SSP5 变体。自 2017 年以来，世界发生了很大变化。最近的一些趋势也可能产生长期影响。此外，虽然 SSP 主要用于探索长期发展，但它们也经常被用作评估 2030 年或 2050 年气候政策的参考。在这种情况下，定期更新情景非常重要。关键问题包括 COVID-19 疫情的发展、可再生能源的成本降低和产能发展以及对电动汽车的期望。其他更新还包括对 2010-2020 年期间人口、经济、能源和土地利用趋势的实际发展的见解。最后，在过去几年中，IMAGE 模型本身得到了进一步发展，例如包括有关作物类型和工业能源使用的更多细节。在此背景下，IMAGE SSP 场景集进行了更新。本文简要描述了这些更新，介绍了一些关键结果，并作为 IMAGE 3.2 更新的 SSP 场景的重要参考。
灵活的变压器：一个简单的基于新颖的变压器网络，用于在变体输入图像尺寸
卷积神经网络（CNNS），是最重要的深度学习网络，用于构想者视觉，已进行了一系列的发展和改进，以进行与图像相关的任务，例如对象识别，图像分类，语义细分等。然而，在自然语言处理（NLP）领域，基于注意力的新网络变速器对机器翻译产生了深远的影响，随后导致了基于注意的计算机视觉模型的繁荣。具有关注的最新模型已经显示出对计算机视觉任务的良好性能。例如，与当前的卷积神经网络的表现相比，自我注意力学会在不同位置的细分或单词之间的关系。受视觉转移（VIT）的启发，我们提出了一个简单的新型变压器体系结构模型，称为Flexible Transformer，该模型继承了基于注意力的架构的属性，并且对于任意大小的输入而言是灵活的。除了自我注意事项外，VIT中的输入没有预处理，例如调整大小或裁剪，但在不改变它们的情况下保持完整，这可能导致信息失真或信息丢失。在本文中，我们想介绍一个满足这些要求的新颖而简单的体系结构。与艺术品相比，我们的模型流程输入具有任意图像大小的输入，而没有任何预处理和预处理成本。此外，实验的结果表明，尽管资源有限，该模型仍可以以很高的精度提供良好的结果。，即使灵活变压器的结果不如视觉变压器的结果准确，但它们显示了具有可变大小图像的图像分类任务中具有高性能的模型的潜力。研究的重要性为处理深度学习任务中的原始图像打开了可能性。基于原始输入，如果对拟议的模型进行了优化并在大型数据集上进行了进一步培训，则可以获得良好准确性的可靠结果。
使用 Python 进行人脸检测和图像识别
Vishaal Chandrasekar SRM 科学技术研究所 摘要：本论文的主要目的是使用 Python 编程语言和 OpenCV 计算机视觉库检测图像中的脸部并进行识别。本研究的实际框架主要集中在人脸检测和识别上。Haar Cascade 算法用于人脸检测。对于面部识别，使用局部二值模式直方图算法。当今一代人工智能和机器学习技术的快速发展将世界推向了新的水平。此外，借助人工智能和机器学习等最新技术，可以解决人类面临的许多不可能的情况。人工智能和机器学习在不同领域有着广泛的应用。例如，计算机视觉、机器人、医疗、游戏和工业。数据对于机器学习和人工智能以及许多项目都至关重要。为了简单地理解人工智能，它有助于解锁任何识别人脸的设备，如智能手机。此外，本文还解释了人工智能以及机器学习的发展趋势和应用领域。因此，本论文是一套完整的理论知识以及人工智能和机器学习应用的实际实现。 关键词：算法，人工智能，数据，Haar 级联，机器学习，OpenCV，Python 缩写列表： AI - 人工智能 ML -机器学习 CERN - 欧洲核子研究组织 CV - 计算机视觉 DL - 深度学习 GB - 技嘉 GPS - 全球定位系统 IBM - 国际商业机器 ID - 识别 IDE - 集成开发环境 LISP - 列表处理 NASA - 美国国家航空航天局 NumPy - 数值 Python OpenCV - 开源计算机视觉 PIP - 首选安装程序 RGB - 红绿蓝 SDK - 软件开发工具包 QR - 快速响应 VR - 虚拟现实 XML - 可扩展标记语言 1.简介 在这个智能时代，人们被现代先进的技术所包围。通过小如手掌的设备，AI 应用程序可以访问世界各地的所有信息。人工智能软件在许多方面使人类的生活变得更简单。此外，自学习算法和低成本计算的在线数据的可用性将机器学习提升到了一个新的水平。人工智能的普及度迅速增长，已成为人类日常生活的一部分。现代智能技术的快速发展为人类带来了更美好未来的希望。虽然制造智能机器的趋势早已开始，但过去几十年一直是人工智能的梦想
高密度航空图像匹配：
高密度航空影像匹配：最新技术与未来前景 N. Haala a*、S. Cavegn a、b a 德国斯图加特大学摄影测量研究所 - norbert.haala@ifp.uni-stuttgart.de b 瑞士西北应用科学与艺术大学测绘工程研究所，瑞士穆滕茨 - stefan.cavegn@fhnw.ch SpS 12 - EuroSDR：NMCA 的创新技术和方法 关键词：匹配、表面、三维、点云、融合、三角测量 摘要：匹配算法的不断创新正在不断提高从航空影像自动生成的几何表面表示的质量。这一发展推动了 ISPRS/EuroSDR 联合项目“高密度航空图像匹配基准”的启动，该项目旨在根据密集多视图立体图像匹配的当前发展情况，对摄影测量 3D 数据捕获进行评估。最初，测试针对不同土地利用和图像块配置的传统航空图像飞行进行基于图像的 DSM 计算。第二阶段将重点放在复杂城市地区的高质量、高分辨率 3D 几何数据捕获上。这包括将测试场景扩展到倾斜航空图像飞行以及生成过滤点云作为相应多视图重建的附加输出。本文使用基准的初步结果来演示