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DS@BioMed 在 ImageCLEFmedical Caption 2024 中的研究：通过概念检测集成增强的医学字幕生成中的注意力机制
我们的研究提出了一种改进的医学图像描述生成方法，通过将概念检测集成到注意机制中。该方法利用先进模型识别医学图像中关键概念，并将其纳入描述生成过程中。结果表明，我们使用的 Swin-V2 模型在概念检测任务中，在验证集上达到 0.58944
PDFa month ago
ROCOv2: 放射学中的对象在上下文中的第二个版本，一个更新的多模态图像数据集
该研究介绍了 Radiology Object in COntext 版本 2（ROCOv2）的多模态数据集，包含放射性图片和医疗概念及标题，并提供用于训练图像标注模型的图像 - 标题对，以及用于多标签图像分类的 Unified Medic
PDF2 months ago
灵活的深度神经网络在执法机构中用于确定：何处、何人和何物的图像分析
由于对有效安全措施的需求增加以及摄像头在商业产品中的集成，今天产生了大量的视觉数据。执法机构正在检查图像和视频，以查找激进化、恐怖组织的宣传和暗网市场上的非法产品。本文通过深度卷积神经网络（CNN）的视觉概念检测来理解图像内容，并提出了五个
PDF2 months ago
概念反向传播：神经网络模型中学习概念的可解释人工智能方法
通过使用概念检测和概念反向传播方法，我们提出了一种神经网络模型的可视化方法，可以直接在模型输入空间中显示模型所依赖的信息，进而分析训练模型所使用的知识。
PDFa year ago