cs.CV

RadJEPA: Radiology Encoder for Chest X-Rays via Joint Embedding Predictive Architecture

يُعد RadJEPA إطار عمل للتعلم الذاتي يهدف إلى تعلم مشفرات إشعاعية قوية لصور الأشعة السينية للصدر من خلال التنبؤ بالتمثيلات الكامنة لمناطق الصور المحجوبة دون إشراف لغوي، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته عبر مهام طبية متعددة لاحقة.

FG-TreeSeg: Flow-Guided Tree Crown Segmentation without Instance Annotations

يقدم هذا البحث FG-TreeSeg، وهو إطار عمل خالٍ من التدريب يعمل على تكييف الترسيم القائم على التدفق من التصوير الطبي الحيوي لتحقيق تقسيم قوي لتيجان الأشجار على مستوى الكائن في صور الاستشعار عن بعد الكثيفة دون الحاجة إلى تعليقات توضيحية يدوية.

CLEAR-HPV: Interpretable Concept Discovery for HPV-Associated Morphology in Whole-Slide Histologyhttps://arxiv.org/submit/7596892/preview

يقدم البحث إطار عمل CLEAR-HPV، وهو إطار عمل قابل للتفسير يعيد هيكلة التعلم متعدد الأمثلة القائم على الانتباه لاكتشاف وقياس المفاهيم المورفولوجية الرئيسية (التقرنية، والخلوية القاعدية، والسدوية) تلقائياً في صور الأنسجة الكاملة المرتبطة بفيروس الورم الحليمي البشري، مما يؤدي إلى تقليل الميزات عالية الأبعاد إلى ناقلات مدمجة وقابلة للتفسير مع الحفاظ على دقة التنبؤ عبر مجموعات بيانات السرطان المتنوعة.

Self-Supervised Bootstrapping of Action-Predictive Embodied Reasoning

تقدم الورقة البحثية R&B-EnCoRe، وهو إطار عمل للتعلم الذاتي غير الخاضع للإشراف، يقوم بتعزيز الاستدلال المجسد من خلال اعتباره متغيرًا كامنًا لاستخلاص استراتيجيات التنبؤ بالأفعال من المعرفة ذات النطاق الواسع المتاحة على الإنترنت، مما يحسن بشكل كبير أداء عمليات المناولة، والملاحة، والقيادة عبر مختلف نماذج الـ VLA دون الاعتماد على قوالب جامدة أو مكافآت خارجية.

Perception-based Image Denoising via Generative Compression

تقترح هذه الورقة إطاراً توليدياً للضغط من أجل إزالة الضجيج من الصور، يستفيد من التمثيلات الكامنة المشفرة بالإنتروبيا وأجهزة فك التشفير المدفوعة بالإدراك (عبر نماذج WGAN الشرطية أو نماذج الانتشار) لتحقيق استعادة واقعية للملمس مع توفير ضمانات نظرية حول خطأ إعادة البناء واحتمالية فك التشفيد.

Stroke of Surprise: Progressive Semantic Illusions in Vector Sketching

تقدم هذه الورقة البحثية "ضربة المفاجأة" (Stroke of Surprise)، وهو إطار عمل توليدي يبتكر أوهاماً دلالية تدريجية في الرسوم المتجهة (vector sketches) من خلال تحسين تسلسل الضربات عبر آلية عينات توزيع درجات التقطير ثنائية الفرع وفقدان التراكب (Overlay Loss) المبتكر لضمان أن تعمل الضربات الأولية كقاعدة هيكلية مشتركة لمفاهيم دلالية متميزة متعددة يتم الكشف عنها بمرور الوقت.

Learning spatially adaptive sparsity level maps for arbitrary convolutional dictionaries

Benchmarking Recurrent Event-Based Object Detection for Industrial Multi-Class Recognition on MTevent

تقوم هذه الورقة البحثية بقياس أداء كشف الكائنات القائم على الأحداث المتكررة على مجموعة بيانات MTevent الصناعية، مظهرةً أن نموذج ReYOLOv8s المتكر الذي تم تدريبه مسبقاً باستخدام GEN1 حقق 0.329 mAP50 — متفوقاً بذلك على كل من النماذج المرجعية غير المتكرة والنماذج المدربة من الصفر — مع تسليط الضوء على التأثير الحاسم للذاكرة الزمنية، والتدريب المسبق المتوافق مع المجال، والتحديات المستمرة مثل عدم توازن الفئات.

MeshReGen: A Unified 3D Geometry Regeneration Framework

يُعد MeshReGen إطار عمل موحداً ذاتي الإشراف يعيد توليد الأجسام ثلاثية الأبعاد من الأشكال والصور الأولية باستخدام آلية تكييف قائمة على مجموعات المتجهات (VecSet) لتحقيق أداء رائد في تحسين وإعادة بناء وتحرير النماذج ثلاثية الأبعاد القابلة للتحكم.

ClickSeg3D: Few-Click Interactive Segmentation via Semantic Embeddings

تقترح الورقة البحثية ClickSeg3D، وهو إطار عمل جديد للتجزئة التفاعلية ثلاثية الأبعاد يستفيد من مشفر "نقطة ترانسفورمر" (point Transformer) ومفكك تشفير قناع هرمي لمعالجة نقرات كائنات متعددة بشكل مشترك عبر التضمينات الدلالية، محققاً مكاسب أداء كبيرة مقارنة بالطرق الحالية من خلال تمكين التحسين الفعال في تمريرة واحدة دون الحاجة إلى تحديثات متتالية أو نماذج تأسيسية ثنائية الأبعاد.