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SegRefiner：离散扩散过程下的面向模型无关分割精化
提出了 SegRefiner 方法，通过将细分改进视为数据生成过程，通过一系列去噪扩散步骤实现。经过全面实验验证，SegRefiner 在各种细分任务中表现出优越性能，包括语义分割、实例分割和二分图像分割。
PDF7 months ago
基于图像合成的晚期癌症增强和 MRI 直肠癌分期的半监督分割
利用影像综合数据增强和半监督学习的方法，提高判断直肠癌的分割准确性和结直肠 T 分期预测算法的特异性和敏感性。
PDF7 months ago
增强遥感云理解的自适应标记
通过创新的模型无关的云自适应标注（CAL）方法来提高云分割模型的性能，该方法使用原始标注进行训练，然后利用可调节的像素强度阈值对云训练图像进行自适应标注，最终通过此方法显著提高现有分割模型的性能。
PDF8 months ago
多任务一致性引导的无源测试时域自适应医学图像分割
提出了一种多任务一致性引导的无源测试时间领域适应医学图像分割方法，确保局部边界预测结果和全局原型表示之间的一致性，显著提高了医学图像分割的性能。
PDF9 months ago
虚拟现实增强的 Atari 强化学习
这篇论文研究了使用图像分割模型改善 Atari 视频游戏下强化学习代理性能的方法，结果表明当使用增强像素输入时，性能得到提升，这可以为 “虚拟增强现实视频游戏强化学习代理” 领域的更广泛研究提供指导。
PDF9 months ago
医学图像分割深度学习模型认证
基于随机平滑和扩散模型的医学图像分割基线，通过多项公共数据集的实验证明其能够在高度扰动的图像中保持高准确性。
PDF9 months ago
单幅图像测试时自适应分割
优化自监督损失进行测试时间段的自适应图像分割模型，采用多种基线方法及改进，并引入对抗训练来提高性能。
PDF9 months ago
儿童脑肿瘤的自动集成分割：使用 CBTN-CONNECT-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs 2023 挑战数据的新方法
该研究基于磁共振成像技术（MRI）模态，采用深度学习技术和创新的集成方法，成功实现了对儿童脑肿瘤的精确分割模型，具有提高诊断准确性和有效治疗策划的潜力。
PDFa year ago
医学图像分割中维度降低以改善超出分布检测
通过使用马氏距离后处理肝脏磁共振成像的 Swin UNETR 模型的瓶颈特征，通过主成分分析降低瓶颈特征的维度，高效且计算负载最小地检测到了分布外的图像。
PDFa year ago
Keras 中的图像分割：Segnet、FCN、UNet、PSPNet 和其他模型的实现
本文介绍了一套用于语义分割的综合性库，包括 SegNet、FCN、UNet 和 PSPNet 等流行分割模型的实现。同时，我们还在多个数据集上评估和比较了这些模型，为研究人员和实践者提供了应对各种分割挑战的强大工具集。
PDFa year ago
U-CE: 语义分割的不确定性感知交叉熵
利用动态预测不确定性的像素权重加权 U-CE（Uncertainty-aware Cross-Entropy loss）训练方法在两个基准数据集上优于传统 CE（cross-entropy loss）训练方法，提高了安全关键应用中更稳健可靠
PDFa year ago
使用预训练分割模型进行零样本异常检测
本文介绍了我们参加 Visual Anomaly and Novelty Detection (VAND) 2023 Challenge 中的零样本检测方向的提交结果。我们在 WINCLIP 框架的基础上增强了系统的定位能力，同时整合了零样
PDFa year ago
高质量分割任何事物
提出了一种名为 HQ-SAM 的模型，该模型在保持 Segment Anything Model（SAM）原始 zero-shot 设计，高效性和推广性的同时，赋予 SAM 精确切分任何对象的能力，通过深度融合输入的不同特征并引入可学习的高
PDFa year ago
医学影像分割模型：实验研究
本文对 Segment Anything Model 在医学图像中的效果进行了评估，结果表明性能受任务和数据集影响较大，需要进一步研究来适应医学图像领域。
PDFa year ago
无监督医学图像领域适应的结构保持循环生成对抗网络
本论文介绍了一种结构保持 Cycle-GAN (SP Cycle-GAN) 模型，通过在整个 Cycle-GAN 训练过程中强制执行分割损失术语，促进医学结构的保护，并证明了其在多个数据集上的运行优于基线方法和标准 Cycle-GAN 域自
PDFa year ago
AAAI上下文感知语义分割分类器的学习
利用数据依赖的上下文感知分类器通过学习附加环境提示，适应不同的潜在分布，从而解决分割不同场景多样化特征分布的困难，进而显著提高分割模型的性能.
PDFa year ago
MM呼吸运动下极端心脏磁共振分析挑战（CMRxMotion）
该研究设计了一项心脏 MRI 分析挑战赛（CMRxMotion Challenge），以评估呼吸运动对图像质量的影响，并检验分割模型的稳健性，招募了 40 名志愿者进行不同的呼气行为，采集了具有伪影的短时成像，并通过定量评估绩效和对比实验，
PDF2 years ago
ECCV通过随机幅度混合和领域特定图像恢复实现可推广的医学图像分割
本文提出了一种基于多任务学习的新型医学图像分割方法，涵盖了领域特定图像修复和随机振幅 Mixup 技术，并引入语义一致性损失来抵抗域漂移，取得了公共基准测试中业界领先的结果。
PDF2 years ago
利用不完整影像数据进行脑肿瘤分割
本研究研究使用深度学习算法应对医院实际应用中出现的图像数据不完整情况的影响，检验 MRI 数据的有效性以诊断脑肿瘤，并证明基于不完整图像数据进行的深度学习分割模型可以在临床实践中应用。
PDF2 years ago
ECCV高精度二分图像分割
本文研究了一项新任务，称为二元图像分割（DIS），目的是从自然图像中高精度地分割对象。我们收集了第一个大规模的 DIS 数据集，称为 DIS5K，包含 5470 个高分辨率图像，并使用极细粒度标签进行了注释。我们提出了一个简单的中间监督基线
PDF2 years ago