deep-learning | BriefGPT - AI 论文速递

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使用深度学习进行进入制导问题的密度估计
本研究提出了一种深度学习方法，用于估计行星进入引导问题中的大气密度剖面。通过训练 LSTM 神经网络，学习了航天器上可用的测量数据与密度剖面之间的映射关系。该方法优于其他两种技术，在考虑到有噪声和无噪声测量时，从终端精度上对 FNPEG 算
PDF8 months ago
基于深度学习的 PRISMA 卫星高光谱数据变化检测
利用 PRISMA 的高光谱数据进行变化检测，在不同的目标（从自然到城市区域）中应用了标准和深度学习方法，发现植被和建筑环境的变化能够被很好地捕捉到，但大气效应和可靠的地面真实性缺失是高光谱变化检测的主要挑战。
PDF8 months ago
视频实例分割的深度学习技术综述
视频实例分割是一项新兴的计算机视觉研究领域，该论文调查了基于深度学习的视频实例分割方案，包括架构设计、性能比较、模型复杂度和计算开销，以及改进性能和未来研究方向等方面的信息。
PDF8 months ago
基于 U-Net 的结构化文档定位的数据高效训练
结构化文档分析和识别对于现代在线入职流程至关重要，文档定位是实现可靠关键信息提取的关键步骤。本研究提出了 SDL-Net：一种新的 U-Net 类编码器 - 解码器架构，用于定位结构化文档。我们的方法可以在包含多种文档类别样本的通用数据集上
PDF9 months ago
腹部器官和肿瘤分割的迭代半监督学习
在这项研究中，我们提出了使用半监督学习和迭代伪标签策略来解决 FLARE23 挑战，在通过完整器官注释数据集训练的深度模型 (nn-UNet) 生成伪标签后，在 FLARE23 数据集上，我们的方法在器官分割和肿瘤分割上取得了优秀的结果。
PDF9 months ago
AI-Dentify: 位翼射线的近邻齿龈袋检测的深度学习 - HUNT4 口腔健康研究
利用深度学习模型分析牙位 X 光片在牙齿龋齿诊断中的潜在作用和挑战。
PDF9 months ago
物种 196：一个百万级半监督数据集用于细粒度物种识别
介绍了一个大规模的半监督数据集 Species196，包含 196 个入侵物种的专家级标注图像和大量无标签图像，并提供四种实验设置以评估现有模型和算法在入侵物种分类中的性能。
PDF9 months ago
HydraScreen: 一种通用的基于结构的深度学习方法用于药物研发
提出了 HydraScreen，一种深度学习方法，旨在为更强大的机器学习加速药物发现提供框架。HydraScreen 利用最先进的三维卷积神经网络，专门用于有效表示蛋白质 - 配体结合中的分子结构和相互作用。通过评估我们的方法在已建立的公共
PDF9 months ago
自主超分辨率方法用于各向同性重建来自非各向异性采集的三维电子显微镜图像
提出了基于深度学习的自监督超分辨率方法，从各向异性获取的三维电子显微镜数据中计算重建各向同性三维结构，并通过实验证明其有效性。
PDF9 months ago
指明方向：使用学习的 ICP 权重来改进雷达 - 激光雷达定位
本文提出一种基于深度学习的新型方法，改进了基于雷达测量的定位技术，并成功将雷达数据与激光雷达地图进行匹配，从而在降雨和大雾等恶劣天气条件下保持高性能，降低雷达 - 激光雷达定位中的误差。
PDF10 months ago
在增强现实中实时键入的基于深度学习的方法
通过基于深度学习的方法，本论文提出并验证了一种能够从用户视角的 RGB 视频流中准确预测按键的增强现实应用。该方法使用户能够在任何平面上执行打字活动，并且不再需要物理或虚拟键盘，相关实验结果证明了这种方法的可行性和潜力，并讨论了将此技术应用
PDF10 months ago
多模态推荐系统中的疾病并发症预测
基于深度学习的推荐系统在医学领域的应用有限，本研究利用两种深度学习推荐系统方法（神经协同过滤和深度混合过滤）对已知患者共病进行疾病诊断，结果表明，模型在所有 ICD-9 编码上的性能较好（准确率约为 90%，命中率 @10 约为 80%），
PDF10 months ago
学习生成寂静视频的逼真音频的初步探索
通过深度学习的框架及改进的人工音频生成技术，本研究旨在生成与视频相符的逼真音频效果。尝试了多种模型结构，其中基于 Transformer 的架构效果最为优秀，能有效地匹配低频的视觉模式，但在生成细微波形方面表现不佳。
PDF10 months ago
PCMC-T1：具有物理约束的自由呼吸心肌 T1 映射
PCMC-T1 是一种用于自由呼吸 T1 映射的物理约束深度学习模型，通过将信号衰减模型纳入网络结构来促进沿纵向弛豫轴的物理合理变形，实验证明其在模型拟合质量和临床影响方面优于基线方法。
PDF10 months ago
ICCV优化交叉熵权重和利用自编码器进行后处理以增强医学图像分割
我们提出了一种针对医学图像分割的深度学习方法，对于皮肌炎数据集，在 ResNet 系列编码器上，我们的方法相对于 U-Net 和 U-Net++ 的当前最先进技术平均提高了 12.26% 和 12.04%，同时我们还探究了优化损失函数权重的
PDF10 months ago
基于 Swin UNETR 的脑肿瘤手术 MRI - 超声配准的密集误差图估计
提出了一种基于深度学习的新框架，利用超声引导下的磁共振成像和超声图像注册技术，自动评估 MRI-iUS 注册的质量，并首次展示其在 iUS 引导下的脑肿瘤切除手术中的实际临床数据上的表现。
PDF10 months ago
突破语言障碍：一个用于印地语和马拉地语的问答数据集
该研究关注于为印地语和马拉地语开发一个问题回答数据集，通过将 SQuAD 2.0 数据集翻译成这两种语言，以解决数据稀缺的挑战，并发布了最大规模的问题回答数据集，同时提供了在这两种语言中表现最佳的模型，从而促进了进一步的研究。
PDF10 months ago
基于数据驱动的自主系统内部图生成器
该研究介绍了一种新颖的基于深度学习的合成图生成器，用于表示互联网中自治系统（AS）内部的图结构，称为互联网深度生成图（DGGI）。同时，还提出了一个来自 Internet Topology Data Kit（ITDK）项目的真实自治系统内部
PDFa year ago
从视频中自动估计婴儿呼吸：基于深度流的算法和一个新颖的公共基准
通过使用深度学习，本研究从普通视频中估计婴儿的呼吸频率和波形，为婴儿呼吸监测提供自动、连续和非接触性的方法。通过构建 AIRFlowNet 模型并使用公开的婴儿呼吸数据集 (AIR-125) 进行训练和测试，结果表明该方法在呼吸频率估计方面
PDFa year ago
EnTri: 用三层表示的集成学习进行可解释的场景识别
通过集成学习、多层次视觉特征和图文解释，提出了一个名为 EnTri 的场景识别框架，旨在提高分类准确性并增强透明度和可解释性。实验结果表明，EnTri 在 MIT67、SUN397 和 UIUC8 数据集上的准确率分别为 87.69%、75
PDFa year ago