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![arxiv：2212.01672v1 [cs.cv] 2022年12月3日](/simg/c\cc26ee16c78484b3826d3737f4bd2bdf2a9d3447.webp)
arxiv：2212.01672v1 [cs.cv] 2022年12月3日
摘要。这项工作的目的是介绍Marf，这是一项新颖的框架，能够使用Rover摄影机中的几种图像来合成火星环境。这个想法是生成火星表面的3D场景，以应对行星表面探索中的关键挑战，例如：行星地质，模拟导航和形状分析。尽管存在不同的方法来启用火星表面的3D重建，但它们依靠经典的计算机图形技术在重建过程中会产生大量计算资源，并且具有限制，并限制了重建以未见的场景并适应来自Rover Cameras的新图像。提出的框架通过利用神经辐射场（NERFS）来解决上述局限性，该方法通过使用一组稀疏的图像来优化连续的体积场景函数来合成复杂场景。为了加快学习过程的速度，我们用其神经图形图（NGP）替换了一组稀疏的漫游者图像，这是一组固定长度的vectors，这些vectors vectors vectors seal seal seal the vectors seal seal the venter thement Lengus的vectors seal seal theck in thecks of固定长度的vecters vecters the替换了以明显较小的尺寸保留原始图像的信息。在实验部分中，我们演示了由好奇的漫游者，持久漫游者和Ingenity直升机限制的实际火星数据集创建的环境，所有这些都在行星数据系统（PDS）上可用。
神经放射学亚专科研究指南
考试将由三个相等的部分组成；大脑，脊柱和头颈。小儿病例包括每个考试部分。每个部分将由60个可记分的单位组成（即个人问题）总共180个项目。有几种案例表现格式（请参见下面的示例问题）。最常见的格式将是多项选择问题。以这种格式，每种情况都将从图像或一组图像开始，并带有随附的临床信息。候选人将被要求选择最可能（或有时最少）诊断的候选人。候选人做出选择后，通常会问一到三个后续问题。候选人将有机会返回并查看原始图像，但将被阻止将其答案更改为先前的问题。后续问题将探讨候选人对第一个问题引入的疾病实体的临床，病理和治疗方面的知识。重要的是要注意，后续问题可能是指除对案件的“正确”诊断之外的其他实体。在某些情况下，随访问题将包括可能改变案件可能诊断的其他成像研究。因此，这种格式与先前的口服亚科考试中使用的格式非常相似。另一种格式是项目匹配案例。以这种格式为候选人提供诊断选项和图像集的列表。候选人将将图像匹配到正确的诊断。第三格式将用于解剖问题。此格式用于测试候选人区分具有相似外观或位置的病变的能力。将向候选人展示图像，并要求将标签放在特定的解剖结构上。
使用增强的DCNN-GAN
摘要 - X射线血管造影中冠状动脉片段和狭窄的冠状动脉片段和狭窄的检测和诊断至关重要，但是，原始图像中图像质量的变化，噪声和伪影造成了当前算法的明确困难。这些问题通过传统方法对有意义的分析构成了挑战，这损害了检测算法的效率。为了克服这些缺点，当前的研究提出了一种新的集成深度学习技术，该技术将深度卷积神经网络（DCNN）与双重条件检测中的生成对抗网络（GAN）相结合。从X射线血管造影图像中提取的详细特征学习是通过DCNN进行的，其中考虑了血管结构和自动病理区域的检测。gan的使用是用合成图像，扭曲和视觉噪声进一步丰富数据集，这将使模型更容易受到各种图像条件的影响。两种方法都将有助于更好地分类正常和病理区域，并且对所获得图像的质量的敏感性降低。因此，提出的方法显示了诊断准确性的提高，作为心血管系统临床决策的坚实基础。已通过以下评估指标证明了建议方法的功效：97.9％的F1得分，98.7％的精度，98.2％的精度和98％的召回率。它通过在困难的成像环境中提供更好的结果来揭示了使用算法进行心血管评估的决定性进步。与传统方法相比，结果证明了牙菌斑和狭窄识别的更高灵敏度和准确性，这证实了使用建议的DCNN-GAN方法来考虑医学成像中实际波动的效率。
advad：探索对对抗性攻击的非参数扩散
不可察觉的对抗性攻击旨在通过添加与输入数据的不可察觉的概念来欺骗DNN。以前的方法通常通过将共同的攻击范式与专门设计的基于感知的损失或生成模型的功能相结合，从而提高了攻击的易用性。在本文中，我们提出了扩散（Advad）中的对抗攻击，这是一种与现有攻击范式不同的新型建模框架。通过理论上探索基本的建模方法，而不是使用需要神经网络的reg-ular扩散模型的转化或发电能力，从而将攻击作为非参数扩散过程概念化。在每个步骤中，仅使用攻击模型而没有任何其他网络来制定许多微妙而有效的对抗指导，从而逐渐将扩散过程的结束从原始图像终结到了所需的不可感知的对抗性示例。以拟议的非参数扩散过程的扎实理论基础为基础，达到了高攻击功效，并且在本质上降低了整体扰动强度，并实现了高发作的效果。此外，还提出了增强版本的Advad-X，以评估我们在理想情况下的新型框架的极端。广泛的实验证明了拟议的Advad和Advad-X的有效性。与最新的不可察觉的攻击相比，Advad平均达到99.9％（+17.3％）的ASR，为1.34（-0.97）L 2距离，49.74（+4.76）PSNR和0.9971（+4.76）和0.9971（+0.0043）（+0.0043）ssim，抗四个DIFERTIBER架构的DNN均具有三个流行的DNN。代码可在https://github.com/xianguikang/advad上找到。
文本图像通过全局结构引导的扩散模型插图
现实世界文本可能会因环境或人为因素引起的腐蚀问题而损害，这阻碍了文本的完整样式（例如纹理和结构）的保存。这些腐蚀问题，例如涂鸦迹象和不完整的签名，在理解文本方面带来了困难，从而对下游应用构成了重大挑战，例如场景文本识别和签名识别。值得注意的是，当前的介绍技术通常无法充分解决此问题，并且难以恢复准确的文本图像以及合理且一致的样式。将其作为文本图像中绘画的一个开放问题，旨在建立一个基准来促进其研究。在这样做时，我们建立了两个特定的文本插图数据集，分别包含场景文本图像和手写文本图像。它们中的每个图像都由现实生活和合成数据集重新消除，其中包含成对的原始图像，损坏的图像和其他助手信息。在数据集的顶部，我们进一步开发了一种新型的神经框架，全局结构引导的扩散模型（GSDM），作为潜在的解决方案。利用文本的全局结构为先验，提出的GSDM开发了一个有效的扩散模型，以恢复干净的文本。通过彻底的经验研究证明了我们方法的效率，包括识别精度和图像质量的实质性提高。这些发现不仅高出了我们方法的有效性，而且强调了它增强文本图像所构图和处理的更广泛领域的潜力。代码和数据集可在以下网址提供：https：//github.com/blackprotoss/gsdm。
糖尿病足溃疡摄影研究
抽象背景糖尿病相关足溃疡（DFU）试验的主要终点通常是时候进行愈合，定义为完全重新上皮化，而缺乏排水，需要临床专家评估作为黄金标准。内部有效性越来越多地进行确认治愈的中央盲人审查。糖尿病足溃疡摄影研究旨在确定盲目的独立审查小组成员在评估DFUS患者溃疡愈合状态之间的一致性。的方法和分析照片在临床评估的300名参与者中，临床评估或未治愈，这些参与者将被一个由四名具有溃疡愈合评估专业知识的临床医生组成的中央盲人小组独立审查。招聘站点的员工将使用标准化的相机和协议拍摄照片。照片将以三个层次的放大层次进行审查：原始图像，标准化为照片中包含的测量量表和标准化图像，并允许放大倍率。审稿人将评估康复状况及其在做出治愈判断方面的信心水平，并以较低的置信度等级报告。在每个放大层面上的分析将通过临床评估（主要）评估照片的愈合评估，并使用多变量逻辑混合模型估算理性和内部的可靠性。对康复和置信度评估评估的学习曲线的分析将使用指数和两相模型。道德和传播伦理批准。所有参与者将在招募各自研究之前提供书面知情同意书。照片将通过安全的文件传输服务转移到试验的协调中心，并保存在
转移可概括机器人操纵的基础模型
改善现实世界中通用机器人操纵的概括能力长期以来一直是一个重大挑战。现有的方法通常依赖于收集大规模机器人数据，这些机器人数据是昂贵且耗时的。但是，由于数据的多样性不足，他们通常会限制其在开放域中的能力，并具有新的对象和不同的环境。在本文中，我们提出了一种新颖的范式，该范式有效地利用了由Internet规模的基础模型生成的语言分割掩码，以调节机器人操纵任务。通过将蒙版模态整合到源自视觉基础模型的语义，几何和时间相关先验中，并将其方法呈现为端到端的策略模型，我们的方法可以有效地感知的对象姿势并启用样本有效的概括性学习，包括新的对象，包括新的对象，包括新的对象，semantic intancics，Semantic类别，语义类别，和统一的背景。我们首先引入了一系列基础模型，以跨多个任务进行基础语言需求。其次，我们基于模仿学习开发了一个两流2D策略模型，该模型可以处理原始图像和对象掩码，以以局部 - 全球知觉方式预测机器人动作。在Franka Emika机器人和低成本双臂机器人上进行的广泛的现实世界实验证明了我们提出的范式和政策的有效性。可以在link1或link2中找到演示，我们的代码将在https://github.com/mcg-nju/tpm上发布。
插入手稿的标题
在本文档中，提出了一个新型的图像加密设计系统，该系统利用定点流密码混乱图。该系统由固定的混乱地图与生成的32位伪号（PN）组成，所有这些都使用字段可编程门阵列（FPGA）通过Xilinx System Generator（XSG）环境实现。这项工作涉及的最常见的基于混乱的密码是逻辑，Lozi和帐篷。每种类型的参数确定解密原始图像的原始像素所需的关键空间，Logistic Map具有一个参数R，Lozi具有两个参数α和β，帐篷有一个参数µ。主要想法是结合另一个参数伪数（PN）以增加关键空间，这是针对蛮力攻击的安全性能的主要衡量标准。创新的伪数量生成器（PRBG）称为这些混沌图被称为固定点级联混沌maps-prbg（fpccm-prbg），其中八个最不重要的位，32位伪数字生成器（PN）此方法被称为固定点casgoto cascaTo cascadoico casgotic maps-ppcm fpcm fpcm。使用国家标准技术研究所（NIST）测试评估生成的密钥的随机性，包括频率，频率（Mono BIT）和运行测试。通过直方图分析，相关系数分析，信息熵，像素更改速率和结构相似性评估的安全性能。Xilinx系统生成器是用于工作实施的MATLAB/SIMULINK环境中的有效工具。32 MB/秒。32 MB/秒。使用Zynq 7000 SOC ZC702评估套件上使用共模拟方法实施的系统，关键空间为2 288，吞吐量为269。
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。
用深度学习模型评估冠状病毒疾病的特征融合技术2019胸部X射线传感器图像识别
冠状病毒病的当前诊断方法2019（Covid-19）主要依赖于逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）。但是，RT-PCR是昂贵且耗时的。因此，必须开发一种准确，快速且廉价的筛选方法，以诊断Covid-19。在这项研究中，我们将图像处理技术与深度学习算法相结合，以增强胸部X射线（CXR）传感器图像的Covid-19鉴定的准确性。对比度限制的自适应直方图均衡（CLAHE）用于提高不清楚图像的可见性水平。此外，我们研究了我们的图像融合技术是否可以有效地提高七个深度学习模型的性能（Mobilenetv2，Resnet50，Resnet152V2，Inpection-Resnet-V2，Densenet121，Densenet201，densenet201和Xpection）。提出的特征融合技术涉及将原始图像的特征与受Clahe的图像的特征合并，然后使用合并的功能来重新训练，测试和验证深度学习模型，以识别CXR图像中的Covid-19。为了避免图像的发生不匹配现实并确保高模型稳定性，没有进行数据增强。这项研究的结果表明，提出的图像融合技术可以改善分类评估指标，尤其是在两级和三级分数中深度学习模型的敏感性。灵敏度是指模型正确检测感染的能力。将X受感受与所提出的特征融合技术相结合时，达到了这项研究的最高精度。在三级分类中，该方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.19％。在两类分类中，上述方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.50％。结果表明，具有深度学习算法的提议的图像处理技术具有非凡的概括。