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World File Search System图像分类
将增强和缺失的像素归合组合
遥感图像分类在各种领域至关重要，包括农业，城市规划和环境监测。但是，有限的标记数据和缺失的像素对实现准确的分类构成了挑战。在这项研究中，我们提出了一个综合框架，该框架使用潜在扩散模型和基于强化学习的基于基于学习的缺失像素插补来整合数据，以增强深度学习模型的分类性能。该框架由三层组成：数据增强，缺少像素的插补以及使用修改后的VGG16体系结构进行分类。基准数据集上的广泛实验证明了我们的框架的重大影响，通过显着提高分类准确性和鲁棒性，超过了最新技术。结果突出了我们的增强和归纳技术的有效性，分别达到97.56％，97.34％和97.34％的骰子得分，准确性和召回指标。我们提出的框架为准确的遥感图像分类提供了一个宝贵的解决方案，解决了有限数据和缺失像素的挑战，并且在各个域中具有广泛的应用程序。关键字：VGG 16，卷积神经网络，扩散模型，遥感，卫星图像。
开发用于溺水检测的计算机视觉系统的先决条件
在本综述中，我们介绍了在计算机视觉领域应用的关键方法和图像分析方法。到目前为止，已经开发了许多不同的图像处理算法，包括： - 卷积神经网络（CNN） - 循环神经网络（RNN） - 深层生成的概率模型 - 基于编码器的神经网络，但是，卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中尤其卓越了图像分类任务和对象攻击任务和对象攻击。他们的成功可以归因于他们考虑图像的二维结构的能力，这比多层感知器是一个优势。CNN由几层组成，每个层都负责处理图像并提取特定特征。这些网络采用三个关键的架构思想来对规模变化，旋转，翻译和空间扭曲进行鲁棒性。这些想法包括使用卷积层用于图像处理，降低空间维度的子采样以及用于数据归一化的激活层。因此，他们使用： - 局部接受场，提供神经元之间的局部二维连通性。- 共享的突触权重，可以在图像中任何地方检测特定特征并减少重量系数的总数。*通讯作者：landwatersun@mail.ru
人工...
摘要：本文重点介绍了深度学习和计算机视觉技术集成的应用效果的分析。深度学习通过构建等级神经网络，实现端到端特征学习和对图像的语义理解，从而实现了历史性的突破。在计算机视野领域的成功经验为培训深度学习算法提供了强有力的支持。这两个字段的紧密整合已引起了新一代的高级计算机视觉系统，在机器视觉图像分类和对象检测等任务中大大超过了传统方法。在本文中，典型的图像分类案例被合并，以分析深神经网络模型的出色性能，同时还指出了它们在概括和可解释性方面的局限性，并提出了未来改进的方向。总体而言，深度学习与大量视觉数据的有效整合和发展趋势将继续推动计算机视觉领域的技术突破和应用扩展，从而有可能构建真正智能的机器视觉系统。这种加深的融合范式将在计算机视觉中有力促进前所未有的任务和功能，从而为相关学科和行业提供更强的发展势头。
医学图像分割与分类的文献综述
1 简介 脑肿瘤是一团异常细胞。它有两种类型：恶性和良性。脑肿瘤症状可以是一般的，也可以是预先定义的。一般症状是由肿瘤压迫大脑或脊髓引起的。当大脑的某个部分由于肿瘤而无法正常运作时，就会出现预先定义的症状。研究人员应用不同的成像方式从几个医学成像系统中检测解剖结构 [1, 2]。脑肿瘤分割已被用于定义肿瘤区域，以帮助诊断疾病和选择治疗疾病的最佳方法。它是一种将肿瘤的一部分从整个图像中分离出来的工具。手动肿瘤分割方法耗时耗力，因此也会导致疾病的误诊。脑肿瘤分割方法分为阈值和区域生长等几种类型 [3, 4]。医学图像分割是疾病诊断的重要阶段。医学图像分割的目的是检测所需区域，以帮助专家更好地诊断疾病。它根据确定性描述将图像划分为多个区域，例如医学应用中的身体器官分割 [5]。分割是图像处理的重要工具。图像分割用于将图像分割为不同数量的对象和离散区域。图像分割的结果是组成整个图像的一组部分或从图像中截取的一组线。可以实施不同的方法来划分图像。分割方法包括阈值、聚类、基于边缘、基于区域、基于图形、分水岭和活动轮廓分割技术 [6]。医学图像分类是图像分类领域最重大的难题之一。它旨在将医学图像分为几类，以帮助专家进行疾病诊断或进一步研究。总体而言，医学图像分类分为两个步骤：特征提取步骤和分类步骤。在分类问题中，使用算法将测试数据准确地分类为预定义的类别。常见的分类算法类型有线性分类器、支持向量机、决策树和随机森林分类器 [7]。
CNN-LSTM：脑肿瘤分类的级联框架
摘要 — 神经胶质瘤是成人常见的脑肿瘤类型，源自神经胶质细胞。尽管医学图像分析和神经胶质瘤研究取得了进展，但准确诊断仍然是一个挑战。神经胶质瘤通常可分为高级别（HG）和低级别（LG）。神经胶质瘤的准确分类有助于评估病情进展和选择治疗策略。虽然使用卷积神经网络（CNN）进行医学图像分类已取得显著成功，但对于 CNN 来说，准确对 3D 医学图像进行分类仍然是一项艰巨的任务。主要限制之一是 CNN 难以在 3D 体积分类中优化。在当前的工作中，我们通过引入 CNN 与长短期记忆（LSTM）网络的级联来应对这一挑战，以将 3D 脑肿瘤 MR 图像分类为 HG 和 LG 神经胶质瘤。从预先训练的 VGG-16 中提取特征并将其输入到 LSTM 网络中，以学习高级特征表示，从而将 3D 脑肿瘤体积分类为 HG 和 LG 胶质瘤。结果表明，与从 AlexNet 和 ResNet 中提取的特征相比，从 VGG-16 中提取的特征具有更好的分类准确率。
Mambaout：我们真的需要Mamba才能进行视觉吗？
摘要 - Mamba是一种具有RNN样的状态空间模型（SSM）的架构，最近引入了以解决注意机制的二次复杂性，随后应用于视觉任务1。尽管如此，与卷积和基于注意力的模型相比，Mamba的视力表现通常令人难以置信。在本文中，我们深入研究了Mamba的本质，并从概念上得出结论，Mamba非常适合具有长期序列和自回归特征的任务。对于视觉任务，由于图像分类不与任何一个特征保持一致，因此我们假设Mamba对于此任务不是必需的；检测和细分任务也不是自动回归的，但它们遵守了长期的特征，因此我们认为仍然值得探索Mamba的这些任务潜力。为了凭经验验证我们的假设，我们通过堆叠Mamba块构建了一系列名为Mambaout的模型，同时删除其核心令牌混合器SSM。实验结果强烈支持我们的假设。具体来说，我们的Mambaout模型超过了ImageNet图像分类上的所有视觉Mamba模型，表明Mamba确实不需要执行此任务。对于检测和分割，Mambaout不能匹配最先进的视觉Mamba模型的性能，这证明了Mamba在长期的视觉任务中的潜力。
使用CNN
，monisha2003@gmail.com，ramadevi.sarav@gmail.com摘要：在发展中国家和技术废物隔离中，基于它们的分解非常重要。在废物分离CNN的过程中，计算机视觉和张量流动起着主要作用。随着图像技术和设备的增长，每天都在每个字段中引入大量图像。在计算机视觉图像分类领域中起着对图像进行分类和分类的主要作用。作为关键组件机器学习，深度学习在图像的分类中起着重要的作用。应用是提高分类图像的准确性。全球污染危机不可避免地要开始计划减少对环境和人类生命构成的损害的最佳方法。个人的危险和工厂废水排放到水体中，使世界处于危险之中。有必要将工业垃圾，家庭废物，医疗废物和电子废物分开。基于手动标记和关键点的图像分类不仅耗时，还受到人为因素的影响。本文分析了对废物的图像识别和分类的研究，包括使用CNN和计算机视觉的可生物降解，非生物降解，生物医学，电子废物。该项目的未来范围很大，因为隔离是发展中国家的主要问题。
粒子物理学家推动人工智能发展
中微子物理学家部署了特殊的 AI 算法来增强快速图像分析。粒子物理学家将 AI 应用于自动驾驶汽车，以改进其图像分类系统，但这些工具在没有有用数据的像素上停留的时间太长了。为了应对这一挑战，他们开发了一种新的 AI 技术，通过专注于数据丰富的像素而忽略空像素，可以实现更快速的图像处理。
使用多模式深度学习改进图像地理位置
•提出的地理位置模型成功地将图像分类为以多模式方式代表的国家。•图像来自街景全景。•从GeoGuessr社区教程网站和论坛中收集的文本数据。•提出的模型在“街道视图”图像测试集和IM2GPS基准数据集的准确性上超过了最新的G 3模型。•与G 3模型相比，训练时间和可训练参数的数量大大减少。
从2型糖尿病中的微生物组数据分类具有深度学习图像识别
摘要：人类肠道样品的微生物分析是检查一般福祉和各种健康状况的一种有益工具。肠道的平衡对于防止慢性肠道感染和肥胖以及与各种疾病有关的病理改变很重要。基于下一代测序（NGS）的微生物组数据的评估很复杂，其解释通常具有挑战性，可能是模棱两可的。因此，我们开发了一种创新的方法，用于检查和分类微生物数据，通过将数据视为径向热图以应用深度学习（DL）图像分类，从而将微生物数据数据分类为健康和患病。选择了674型健康和272型糖尿病（T2D）样品的区分作为概念证明。具有50层（RESNET-50）图像分类模型的残留网络经过训练和优化，以96％的精度提供歧视。从健康人中检测到97％的特异性样本，而来自T2D的人的敏感性为92％。使用NGS微生物组数据DL的图像进行分类，可以在健康和糖尿病患者之间进行精确歧视。将来，该工具可以使肠道微生物组及其因果属的不同疾病和失衡的分类。