12498 ورقة بحثية
تستعرض هذه الورقة التصميم، وإطار التقييم باستخدام منصة Qualcomm AI Hub، والحلول الفائزة في تحدي IEEE لعام 2025 للرؤية الحاسوبية منخفضة استهلاك الطاقة عبر مسارات تصنيف الصور، والتجزئة ذات المفردات المفتوحة، وتقدير العمق أحادي العين، مع تسليط الضوء على الاتجاهات الرئيسية والتوجهات المستقبلية لنماذج الرؤية الفعالة عند الحافة.
تقترح الورقة البحثية "EgoMotion"، وهو إطار عمل هرمي يفصل بين الاستدلال المعرفي والتحكم الحركي عبر استخدام نموذج رؤية ولغة لتوليد بدائيات حركة منفصلة ونموذج انتشار لتخليق حركة منظور الشخص الأول ثلاثية الأبعاد عالية الدقة، مما يعالج بفعالية تحدي تشابك الاستدال والتوليد في مهام الرؤية واللغة من منظور الشخص الأول.
يُعد PortraitDirector إطار عمل جديدًا لإعادة تجسيد الوجه في الوقت الفعلي، يحقق دقة عالية وتحكمًا دقيق التفاصيل من خلال تفكيك حركة الوجه إلى طبقات مكانية ودلالية هرمية لغرض الفصل وإعادة التكوين، مع استخدام تقنيات التحسين لتقديم أداء بسرعة 20 إطارًا في الثانية على وحدة معالجة رسومات واحدة.
تقدم هذه الورقة BALTIC، وهو معيار شامل واستراتيجية عابرة للمجالات تقيم طرق إعادة البناء ثلاثي الأبعاد عبر البيئات الجوية وتحت الماء تحت ظروف إضاءة متفاوتة، مما يثبت أن تقنية Gaussian Splatting مع معالجة مسبقة بسيطة يمكن أن تحقق أداءً مقارباً للطرق المتخصصة في البيئات المائية في الإعدادات المنضبطة.
تقدم هذه الورقة البحثية "Patch Forcing" (PF)، وهو إطار عمل يستخدم أخذ عينات تكيفي مدرك للصعوبة مع مقاييس ضوضاء وجداول زمنية على مستوى الرقعة لتخصيص الموارد الحسابية ديناميكيًا أثناء توليد الصور، مما يؤدي إلى دفع المناطق الأسهل لتوفير سياق للمناطق الأكثر صعوبة وتحقيق أداء متفوق عبر مهام تركيب متنوعة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل هجين للكشف عن الشذوذ يجمع بين تعلم التمثيل ذاتي الإشراف وتعزيز كثافة إزاحة المتوسط (MSDE) لتحقيق أداء رائد في تحديد الحالات المرضية الطبية النادرة باستخدام العينات الطبيعية فقط عبر سبعة مجموعات بيانات تصويرية متنوعة.
تقدم هذه الورقة CLVG-Bench، وهو إطار تقييم شامل يتميز بمقيم فيديو تكيفي، لتقييم قدرات الاستدلال متعدد الوسائط من نوع "الصفري" لنماذج الفيديو بصرامة، كاشفةً أنه على الرغم من التقدم المحرز، لا تزال النماذج الرائدة الحالية تعاني بشكل كبير في مهام التوليد المنطقي والتفاعلي.
تقترح هذه الورقة طريقة مبتكرة قائمة على التفسير البعدي (post-hoc) تستفيد من التفاوت بين الخرائط الحرارية التمييزية الخاصة بالفئات وغير المرتبطة بالفئات، والمعززة بتقنيات تنافسية، للكشف الاستباقي عن الحالات السلبية الكاذبة في شبكات كشف العيوب الصناعية، مما يؤسس لنموذج نشر أكثر موثوقية يرتكز على "البيانات-النموذج-التفسير-المخرجات" لتطبيقات الذكاء الاصطنا_الحرجة التي تتطلب معايير سلامة عالية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم العميق متعدد الوسائط قائم على الانتباه (ABMMDLF) يدمج صور الأقمار الصناعية، والسلاسل الزمنية للأرصاد الجوية، وبيانات التربة باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وآليات الانتباه الزمني لتحقيق تنبؤ عالي الدقة لمحصول المحاصيل مكانياً وزمانياً بمعامل تحديد (R²) قدره 0.89، مما يتفوق بشكل كبير على النماذج المرجعية التقليدية.
تقترح هذه الورقة طريقة لإزالة الغبش من الصور بشكل أعمى تعتمد على الـ framelet، وتستخدم عقوبة الحد الأدنى الأقصى (minimax concave penalty) وتنظيم معيار المُعاد وزنه للتغلب على عدم القابلية للحساب في تحسين معيار مع الحفاظ بفعالية على الحواف وتفاصيل الصورة الدقيقة.