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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
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ICCV基于物理学的湍流图像恢复与随机细化
提出了物理整合的修复网络 (PiRN) 和 PiRN-SR 方法，该方法通过物理模拟器直接参与训练过程，从而帮助网络从图像退化和底层图像中分离出随机性，以提高真实世界未知湍流条件下的泛化性能，并在像素精确度和感知质量方面提供了最新的恢复效果
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使用深度学习算法在全科医生工作流程中，自主报告正常胸部 X 光片的 NHS 信托实际表现
本研究使用深度学习算法开发了一款支持 X 光诊断决策的软件，其在对医学影像诊断中表现出较低的错误率和高度的自动化诊断能力，可用于自动报告一部分 X 光片为正常筛查结果。
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无监督可变形图像配准用于超声图像呼吸运动补偿
本文提出了一种基于深度学习的新型超声图像变形配准模型及一种无监督的训练方法，该模型使用循环全对场变换和空间变换网络来在在线速率下（约 30 Hz）生成位移场并精确地跟踪像素移动，采用该方法来在活体猪肺视频中跟踪像素，演示了呼吸运动补偿策略，
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基于 Transformer 的慢性肾脏疾病恶化时间预测
STRAFE 是一种基于 transformer 模型的创新深度学习架构，适用于电子健康记录的时间事件预测，并且在预测肾脏疾病患者进展至第 5 期的确切时间方面表现出了其他算法无法匹敌的性能。
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基于蒙版的 Token Transformer 在大规模 MIMO 系统中的联合信道估计与反馈
本文提出了一种基于深度学习的联合信道估计和反馈框架，用传统信道设计代替端到端方法实现超大规模 MIMO 系统的信道估计和反馈，其中包含两个网络：一个信道估计网络和一个压缩反馈网络，大量模拟结果和消融研究表明我们的方法优于目前的信道估计和反馈
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基于深度学习的视频性骚扰早期识别
针对当前性骚扰、性虐待和性暴力普遍存在的问题，本文通过分析电影镜头中相关的图像特征，将这三个概念进行了分类。研究发现，被害人和施害人的面部表情以及不必要的接触是识别性骚扰、性虐待和性暴力场景的关键因素。此外，研究发现目前已有的显式内容检测器
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使用掩码扩散模型进行医学图像无监督异常检测
本研究提出了一种名为 mDPPM 的方法，通过引入基于掩码的正则化来重新定义扩散模型的生成任务，以将无标签数据用于自我监督学习，从而从健康脑的样本级标签生成所需的表示，确保结果是解剖一致的。该研究在包含肿瘤和多发性硬化症病变的数据集上评估
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关于学习视频压缩的感知损失函数选择
研究了在输出同时受到均方差失真损失和感知损失的影响下进行因果、低延迟、连续视频压缩的方法，证明了 PLF 的选择会显著影响图像重建，特别是在低比特率情况下，在编码时委托 PLF 的选择给解码器会更加有效，结果使用信息论分析和深度学习验证。
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高维数据聚类评估的自监督方法
提出了一个基于深度学习的框架，在复杂的图像数据集中生成代表性嵌入，然后将这些低维嵌入馈送到 VAT/iVAT 算法中，以估计潜在的聚类结构。
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通过单位向量场回归进行轮廓分割
本文介绍了一种基于深度学习的简单方法，通过 “行走” 单位向量场来描绘轮廓，取得了成功效果于脊柱磁共振图像（MRI）描绘骶髂关节（SIJs）的独特情况中。我们证明：（i）95% 的时间，预测轮廓的平均均方根误差与原始基础事实在 4.5 像素
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肾脏病理图像多标签分割的加速流程 - 全切片图像级别
本文提出了 Omni-Seg pipeline 的增强版，采用深度学习技术，利用 GPU 加速，针对整个滑动图像（WSIs），实现了多类多尺度病理分割，将平均处理时间从 2.3 小时大幅缩短至 22 分钟。
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机器人辅助下口腔气管插管的仿真到真实分割
本文提出了一种基于虚拟环境生成口咽器官数据，采用 IoU-Ranking Blend (IRB) 和风格转移技术的区域自适应 Sim-to-Real 方法进行影像分割的方法，实验结果表明，该方法在域自适应模型上具有卓越的性能，可以提高分割精
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利用场景文本质量评估实现深度图像压缩
本文提出了一种图像压缩方法，通过提出一种场景文本图像质量评估模型来保持文本质量，该模型迭代搜索保持高质量文本的最佳压缩图像，客观和主观结果表明该方法优于现有方法，探究把这一方法推广到互联网通信工程中的实际应用。
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口咽部器官的域自适应模拟仿真分割
本文提出一种称为 IoU-Ranking Blend-ArtFlow（IRB-AF）的领域自适应 Sim-to-Real 框架，用于口咽器官的图像分割，结合深度学习和域适应技术，通过一个虚拟数据集的学习主体来解决实际数据集匮乏问题，并在该模
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ICCV基于关键点的视频理解中，学习更高阶的物体交互
本文介绍了一种名为 KeyNet 的行动定位方法，仅利用基于目标的关键点数据来捕获场景中的上下文，从而在不使用任何 RGB 信息的情况下从对象和人类关键点中建立结构化中间表示，演示了如何从对象关键点中建模以恢复使用 AVA、动力学数据集上的
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数据集压缩是否是医疗数据共享的万能药方？
本研究研究了数据集压缩（DC）在 AI 研究中分享保健数据的前景，并取得了有希望的结果，数据集压缩通过压缩容量和加速模型收敛，既实现了正确的去隐私化，又保留了原始的深度学习功能，同时保护数据隐私并加速模型收敛，DC 为多项愿望的保健数据共享
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利用精确代理模型增强反问题求解的方法，找到有前途的候选解
研究了神经邻伴方法中代理模拟器准确性对解决方案的影响，通过提出一种名为 Neural Lagrangian 方法的扩展，发现使用大型精确的代理模拟器能够更好地解决问题。在进行必要数量的解决方案候选者的处理困难时，NeuLag 方法能够找到最
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基于协作知识分享的点监督单细胞分割
本文提出了一种基于自学习的方法，即协同知识共享，用于在单细胞分割模型的弱监督训练中，通过共享主模型和轻量级协作者模型之间的知识来缓解大规模训练数据的需要。实验结果表明该方法在不需要大规模手动标注训练数据的情况下，能够取得较好的单细胞分割效果
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用于显微原位杂交图像分析和分类的自动编码器优化
本文提出了一种使用深度学习自编码器的无监督学习模型来检测和分类基因表达相似的显微镜图像区域，该模型通过平衡潜在层的长度和复杂性来进行优化，模型的性能通过适应均方误差度量值进行验证，并与专家的评估进行比较。
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