deep-learning model | BriefGPT

关键词deep-learning model

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基于 Transformer 序列到序列模型的城市道路网络中使用 NLP 实现的轨迹映射匹配
使用基于变压器的编码器 - 解码器模型，将噪声 GPS 数据转化为城市道路网络上的导航路线，大规模地理定位遥测数据对于增强智能城市的移动基础设施和操作系统具有巨大潜力。
PDF3 months ago
GEOBIND：通过卫星图片绑定文本、图像和音频
远程感知中，我们关注的是对一些地理位置建模的各种方式。我们提出了一种名为 GeoBind 的深度学习模型，可以从地理位置的卫星图像中推断出文本、图像和音频等多个模态。我们的方法不需要包含所有上述模态的单个复杂数据集，而只需要多个卫星图像配对
PDF3 months ago
基于 JPEG-LDPC 压缩图像的学习：使用综合来分类
通过 LDPC 编码的数据直接进行分类，不需要任何形式的解压缩，结果表明，与 Huffman 编码和算术编码相比，LDPC 编码的分类效果更好，并且需要更小的学习模型。
PDF4 months ago
基于物理传感器的深度学习摔倒检测系统
基于嵌入式传感器的跌倒检测是近年来的一个实际且流行的研究方向，本文构建了一个完整的系统 TSFallDetect，利用时间序列数据提出了一个新的基于深度学习模型的跌倒预测方法，通过实证研究表明该深度学习模型在跌倒检测领域具有更多的潜在优势。
PDF4 months ago
SegmentAnyBone：MRI 上任意位置通用骨骼分割模型
我们提出了一种通用的深度学习模型，用于对 MRI 骨骼进行分割，可在多个标准 MRI 位置进行全自动分割，并提供提示式分割。
PDF5 months ago
NU-Class Net：一种基于深度学习的视频质量增强新方法
该论文介绍了 NU-Class Net，一种创新的深度学习模型，用于减轻由有损压缩编解码引起的压缩伪影，从而显著提升低比特率视频的感知质量。
PDF6 months ago
CLiSA：一种使用正交交叉注意力的卫星云图层分割的层次混合 Transformer 模型
通过引入混合变压器架构的深度学习模型，并验证其利普希茨稳定性理论和经验，本文提出了一种名为 CLiSA（Cloud segmentation via Lipschitz Stable Attention network）的有效云层遮罩生成方
PDF7 months ago
实时收信人估计：在 iCub 机器人上部署一个深度学习模型
研究通过深度学习模型设计了一个基于非语言特征的地址估计系统，用于实现社交机器人与人类的平滑互动。该模型在 iCub 机器人上进行实时人机交互测试，并与训练数据集上的先前测试结果进行了比较。
PDF8 months ago
TBDLNet：分类多重耐药和药物敏感的肺结核网络
该论文提出将一种新型深度学习模型 TBDLNet 应用于识别 CT 图像，以自动分类多重耐药结核和药物敏感性结核。
PDF8 months ago
LaksNet：一种用于 Udacity 模拟器中自动驾驶汽车的端到端深度学习模型
该论文旨在构建一种高效的深度学习自动驾驶汽车模型，通过在车辆中实施自动驾驶技术来减少道路事故，并提出了一种名为 'LaksNet' 的新型卷积神经网络模型，该模型在 Udacity 模拟器训练数据上表现出色，驾驶汽车在模拟器上的表现超过了许
PDF8 months ago
利用可解释人工智能揭示健康衰老期间的心电图变化
心血管疾病是全球死因的主要原因。本研究使用深度学习模型和基于树的模型分析了健康个体的心电图数据，发现年龄组之间的呼吸速率与 SDANN 值等特征有所差异，并且强调了 P 波在年龄预测中的关键作用，揭示了与年龄相关的心电图变化，并提供了超越传
PDF9 months ago
基于指导 Grad-CAM 解释的深度学习探索全盘太阳耀斑预测
本研究通过使用全球深度学习模型对大于等于 M 级太阳耀斑进行预测，并在中央和近边界事件上评估其有效性，展示了模型预测的事后解释的定性评估，并提供了对这些解释进行的以人为中心的定量评估的实证发现。
PDF10 months ago
基于三种不同深度学习模型开发心包脂肪计数图像
该研究使用专用的深度学习模型从胸部 X 射线照片 (CXR) 生成心包脂肪计数图像 (PFCIs)，以评估心包脂肪在冠状动脉疾病发展中诱导冠状动脉炎症的能力，结果显示使用该模型生成的 PFCIs 在图像质量上优于单一模型的生成结果，证明提出
PDFa year ago
个性化肾细胞癌预后的多模态深度学习：CT 影像与临床数据的整合
通过结合 CT 成像和临床数据，该研究旨在设计一个全面的深度学习模型，能够预测肾细胞癌患者的存活概率，解决之前研究中存在的局限性，以便识别需要紧急治疗的患者。
PDFa year ago
无监督可变形超声图像配准及其在血管分割中的应用
本文介绍了一种基于深度学习的模型进行医学超声图像的可变形配准，同时能够生成合成图像用于训练血管分割模型，而无需额外的手动标注。模型通过不同的损失函数进行训练，能够将生成的合成超声图像与真实图像的结构相似性指数（SSIM）分别达到 98% 和
PDFa year ago
深度学习实时识别公民科学数据中的昆虫
提出一种深度学习模型 InsectNet，以应对昆虫识别在实际环境下的挑战，并能准确识别超过 2500 种节肢动物物种，包括有害害虫、寄生虫、食草动物和掠食动物，并可指导公民科学数据收集。
PDFa year ago
基于边缘感知引导的热红外图像修复
本文提出了一种新的任务 —— 热红外图像修复，引入深度学习模型 TIR-Fill 和采用基于门卷积的细化网络，旨在解决现有 inpainting 方法在处理 TIR 图像时普遍存在的失真和模糊问题，并在 FLIR thermal 数据集上表
PDF2 years ago
CVPR跨越视觉差距：广域图像融合
本文提出使用深度学习模型、上下文相关机制和对抗训练方案等技术进行宽范围图像融合，达到在两个不同的输入照片之间生成中间区域的新图像内容，以及在保持融合时的空间和语义一致性的同时，提高生成全景图像的视觉质量。
PDF3 years ago