XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemgme
图像分割 - 基于 - 基于系统的群集 -
计算机视觉的抽象工业应用有时需要检测数字图像中小组像素的非典型物体。这些对象很难单一单，因为它们很小并且随机分布。在这项工作中，我们使用新型基于ANT系统的聚类算法（ASCA）提出了一种图像分割方法。ASCA对蚂蚁的觅食行为进行建模，蚂蚁的觅食行为在搜索高数据密度区域的数据空间中移动，并在其路径上留下信息素跟踪。信息素图用于识别簇的确切数量，并使用信息素gra-denient将像素分配给这些簇。我们将ASCA应用于数字乳房X线照片中的微钙化，并将其与最先进的聚类算法进行比较，例如1D自组织图，k -meanss，模糊C-Meanss和可能的模糊模糊C-Meanss。ASCA的主要优点是，群集的数量不需要先验。实验结果表明，在检测非典型数据的小簇时，ASCA比其他算法更有效。
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
测试时间适应性的神经网络，用于强大的医学图像分割
卷积神经网络（CNN）在培训数据集代表预期在测试时遇到的变化时，可以很好地解决监督学习问题。在医学图像细分中，当培训和测试图像之间的获取细节（例如扫描仪模型或协议）之间存在不匹配和测试图像之间的不匹配时，就会违反此前提。在这种情况下，CNNS的显着性能降解在文献中有很好的记录。为了解决此问题，我们将分割CNN设计为两个子网络的串联：一个相对较浅的图像差异CNN，然后是将归一化图像分离的深CNN。我们使用培训数据集训练这两个子网络，这些数据集由特定扫描仪和协议设置的带注释的图像组成。现在，在测试时，我们适应了每个测试图像的图像归一化子网络，并在预测的分割标签上具有隐式先验。我们采用了经过独立训练的Denoising自动编码器（DAE），以对合理的解剖分段标签进行模型。我们验证了三个解剖学的多中心磁共振成像数据集的拟议思想：大脑，心脏和前列腺。拟议的测试时间适应不断提供绩效的改进，证明了方法的前景和普遍性。对深CNN的体系结构不可知，第二个子网络可以使用任何分割网络使用，以提高成像扫描仪和协议的变化的鲁棒性。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/neerakara/test- time- aptaptable-neural-near-netural-netural-networks- for- domain-概括。
Cyberdemo：增强现实世界灵巧操纵的模拟人类示范
我们介绍了Cyberdemo，这是一种用于机器人模仿学习的新方法，该方法利用了模拟人类的策略来实现现实世界的任务。通过在模拟环境中纳入广泛的数据增强，CyberDemo在转移到现实世界中的传统现实世界中的表现优于传统的现实世界中的演示，从而处理了多样化的物理和视觉条件。无论其负担能力和在数据收集中的便利性如何，Cyberdemo Opper-pers-pers-pers-pers of-lip-term-term of基线方法在跨不同任务的成功率方面，并具有以前未见的对象的普遍性。例如，尽管只有人类的示范插入三瓣，但它仍可以旋转新型的四阀和五角谷。我们的研究证明了模拟人类示范对现实世界灵活操纵任务的重要潜力。更多详细信息可以在https://cyber-demo.github.io/
息肉区域的细分异源变分编码器用于分割，缺少模态
摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是，由于临床限制，完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架，该框架可通过使用利益区域（ROI）细心的模态完成，可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件，以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者，以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例，该数据集的全部肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法，分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15％，75.59％和54.90％，中风病变的平均骰子为48.29％。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。
夹子驱动的器官分割和肿瘤检测的通用模型
越来越多的公共数据集显示出对自动器官细分和图检测的显着影响。但是，由于每个数据集的大小和部分标记的问题，以及对各种肿瘤的有限侵入，因此所得的模型通常仅限于细分特定的器官/肿瘤，以及ig- ignore ignore ignore的解剖结构的语义，也可以将其扩展到新颖的Domains。为了解决这些问题，我们提出了剪辑驱动的通用模型，该模型结合了从对比的语言图像预训练（剪辑）到细分模型中学到的文本嵌入。这个基于夹子的标签编码捕获了解剖学关系，使模型能够学习结构化特征嵌入和段25个器官和6种类型的肿瘤。提出的模型是从14个数据集的组装中开发的，使用总共3,410张CT扫描进行培训，然后对3个附加数据集进行了6,162个外部CT扫描进行评估。我们首先在医疗细分十项全能（MSD）公共排行榜上排名第一，并在颅库（BTCV）之外实现最先进的结果。此外，与数据集特异性模型相比，大学模型在计算上更有效（更快6英制），从不同站点进行CT扫描更好，并且在新任务上表现出更强的传输学习绩效。
系统生理学增强功能性近红外光谱超扫描：首次评估研究自发活动的同步
人类是一种社会性物种，在以目标为导向的合作过程中会进行复杂的互动。1 社会认知是此类互动的基础，包括三个主要组成部分：模拟、共情和心理化。标准的模拟概念是指一种功能过程，在此过程中，观察者试图自发地（甚至借助想象力）重现另一个人的相同心理状态。2 首先，Gallese 3 将社会认知归因于一种能够立即理解的具身模拟，并且与镜像神经元系统相关，即在执行有意动作（如运动动作）和观察相同动作时激活的神经系统。研究表明，6 个月大儿童在观察动作时运动皮层会被激活。4、5 第二个组成部分是共情，即分享感受和情感的能力。6 它是自动的，每个人都不一样，并且根据观察者与被观察者的关系类型而有所不同。 7、8 第三，心理化是社会认知的重要组成部分，是解读他人心理状态（如欲望、信仰和意图）的能力。9-11
FedDG：通过连续频率空间中的情节学习对医学图像进行分割的联合域概括
联合学习允许分布式的医疗机构可以协作学习具有隐私保护的共享预测模型。在临床部署时，接受联邦学习的模型仍会在联邦外面完全看不见的霍斯群岛上使用时仍会遭受性能下降。在本文中，我们指出并解决了联合域的生成（FedDG）的新型问题设置，该设置旨在从多个分布式源域中学习联合模型，以便它可以直接概括为看不见的目标域。我们提出了一种新颖的方法，在持续频率空间（ELCF）中称为情节学习，通过启动每个客户端在数据分散率的挑战性约束下利用多源数据分布来利用多源数据分布。我们的方法通过有效的连续频率空间插值机制以隐私保护方式传输客户之间的分布信息。通过转移的多源分布，我们进一步仔细设计了面向边界的情节学习范式，以将本地学习暴露于域分布变化，尤其是在医学图像分割场景中尤其满足模型概括的挑战。在两个医学图像分割任务上，我们的方法的有效性优于最先进的表现和深入消融实验。可以在https://github.com/liuquande/feddg-elcfs上使用代码。
JRDB-Panotrack：一个开放世界的全景进行分割和跟踪拥挤的人类环境中的机器人数据集
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注，在这种环境中，环境是机器人导航，人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据，并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记，依赖单个传感器和有限的对象类和场景，无法提供机器人对策划导航，互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展，我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准，介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括（1）各种数据室内和室外拥挤的场景，以及
开放世界的语义细分包括类相似性
解释摄像机数据是自主行动系统（例如自动驾驶汽车）的关键。在现实世界环境中运行的视觉系统必须能够解释其周围环境，并需要能够处理新型情况。本文解决了开放世界的分段，即解释训练过程中未见对象的图像数据的变体。我们提出了一种新的方法，该方法可以执行确定性封闭世界的语义分割，同时可以识别新类别，而无需任何适当的培训数据。我们的方法1另外，为图像中的每个新发现的类与已知类别提供了相似性度量，这在下游任务（例如计划或映射）中可能是有用的信息。通过广泛的实验，我们表明我们的模型在已知的训练数据以及异常分割的类别上实现了最新的结果，并且可以区分不同的未知类别。