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💻 ciencias de la computación

High Quality Image Generation using Improved Generative Adversarial Networks and Optimized Stable Diffusion Models

Este artículo propone una arquitectura híbrida que combina Redes Generativas Antagónicas (GAN) y modelos de Difusión Estable optimizados para abordar la inestabilidad del entrenamiento y el colapso de modo, logrando una generación de imágenes de alta calidad con un realismo superior en comparación con las GAN independientes para aplicaciones que van desde la reconstrucción forense hasta el aumento de datos.

Satishkumar Varma, Kunal Wagh, Omkar Raul, Sejal Chandgadkar, Shreya Belanekar, Kanchan Dabre2026-09-21
💻 ciencias de la computación

A Comparative Study of Faster R-CNN, Mask R-CNN, and YOLOv8 for Object Detection and Instance Segmentation, with a Custom-Class Transfer-Learning Case Study

Este artículo proporciona un análisis comparativo teórico y cualitativo de Faster R-CNN, Mask R-CNN y YOLOv8 para la detección de objetos y la segmentación de instancias, demostrando a través de un estudio de caso personalizado de vehículos militares que los detectores de etapa única ligeros pueden adaptarse eficazmente a clases novedosas mediante el aprendizaje por transferencia, superando a los modelos de dos etapas entrenados únicamente con conjuntos de datos generales, todo ello en el contexto de las arquitecturas de detección en tiempo real en evolución.

Muhammad Usman Aslam2026-09-21✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciencias de la computación

An Artificial Intelligence and Computer Vision Framework for Construction Safety Evacuation Modeling Across Complex Building Layouts

Este artículo presenta PeopleFlow, un marco de trabajo de inteligencia artificial y visión computacional que integra datos del sitio en tiempo real con simulaciones multiagente para modelar y comparar la seguridad de evacuación en entornos de construcción complejos y dinámicos, permitiendo decisiones basadas en datos sobre rutas de emergencia e infraestructura antes de que la construcción finalice.

Bhargav Vaghani2026-09-21
💻 ciencias de la computación

A Hybrid CNN-Transformer Framework for Robust Coronary Artery Stenosis Detection in X-ray Angiography

Este estudio propone un marco híbrido de CNN-Transformer basado en RT-DETR que logra una precisión de vanguardia (97.8% mAP50) y un rendimiento en tiempo real (38 FPS) para la detección robusta de la estenosis de la arteria coronaria en angiografía por rayos X, superando significativamente a los métodos tradicionales tanto en precisión como en velocidad.

Hossein Sadr, Kamran Balani, Ali. A. Kiaie, Zeynab Khodaverdian, Arsalan Salari, Mahboobeh Hoseinalizadeh, Mojdeh Nazari2026-09-21
💻 ciencias de la computación

Automatic Defect Detection and Intelligent Grading System for University Ceramics Integrating Computer Vision

Este artículo presenta un sistema de detección automática de defectos y de clasificación inteligente para cerámica universitaria que integra la obtención de imágenes con luz polarizada cruzada, el aumento de datos basado en StyleGAN3 y un modelo YOLOv8-CSLA para lograr una identificación de defectos de alta precisión y una clasificación dinámica basada en la severidad, reduciendo significativamente las tasas de detección omitida en comparación con la inspección manual.

Xin Li¹, Siying Zheng²2026-09-21
💻 ciencias de la computación

Trustworthy Deepfake Detection Through Explainable AI: Evaluating the Consistency of Visual Explanations Across Deepfake Datasets

Este estudio introduce la Puntuación de Consistencia de la Explicación (ECS, por sus siglas en inglés) para demostrar que los detectores de deepfakes con alta precisión predictiva a menudo dependen de un razonamiento inestable y específico de cada conjunto de datos que no logra generalizar, argumentando que los modelos forenses deben ser evaluados en cuanto a la consistencia de su explicación además de las métricas de rendimiento tradicionales.

Adedayo Ayomide ADENIRAN, Adetayo Olaniyi ADENIRAN, Abiodun OJO, Thomas Oluwaseun ONIH2026-09-21
💻 ciencias de la computación

Prevalence of Cross-File Dependencies in Terraform and Their Resolution by Security Scanners

Este artículo analiza un conjunto de datos de Terraform a gran escala para revelar que las dependencias entre archivos son frecuentes y a menudo involucran recursos sensibles a la seguridad, al tiempo que demuestra, mediante experimentos controlados, que los escáneres de seguridad modernos poseen capacidades variadas pero significativas para resolver estas complejas relaciones entre archivos, desafiando la suposición de que no pueden manejar el razonamiento entre múltiples archivos.

Moatasem M. Draz2026-09-21
💻 ciencias de la computación

Synthetic longitudinal dialogue and preference alignment for substance use recovery support

Este artículo presenta ChatThero, un sistema que aprovecha diálogos longitudinales simulados mediante agentes múltiples y una combinación de ajuste fino supervisado con optimización de preferencias guiada por expertos para generar respuestas de apoyo superiores y conscientes del contexto para la recuperación del consumo de sustancias, según lo validado tanto por evaluaciones médicas como por un piloto de viabilidad.

Junda Wang, Zonghai Yao, Jiangbo Li, Jing Wang, Gang Huang, Lingxi Li, Junhui Qian, Zhichao Yang, Kaixin Liu, Marco More (…)2026-09-21
💻 ciencias de la computación

DAM-YOLO: A Lightweight and Accurate Multi-Scale Model for Dam Crack Detection

Este artículo propone DAM-YOLO, un marco de aprendizaje profundo multiescala, ligero y preciso, que integra una columna vertebral StarNet-s050, un novedoso módulo C3k2_Star y un cabezal Detect_LSCD eficiente para lograr una detección de grietas en presas de alta precisión y en tiempo real, adecuada para el despliegue en dispositivos periféricos.

Haoyu Dang, Leilei Dong, Nan Lian, Chuan Zhang, Yao Zhang, Jie Zhou, Hui Meng, Jin Jin2026-09-21