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💻 ciencias de la computación

Cross-Domain Transfer Learning for Brain Tumor Classification Under Limited MRI Data Regimes: A Fraction-Resolved Benchmark with Explicit Statistical and Methodological Caveats

Este estudio demuestra que una EfficientNet-B0 preentrenada con ImageNet supera significativamente la inicialización aleatoria para la clasificación de resonancias magnéticas de tumores cerebrales de cuatro clases únicamente bajo una escasez extrema de datos (5 % de 5.600 imágenes), al tiempo que destaca limitaciones críticas como la posible fuga de datos a nivel de paciente y la falta de significancia estadística de los beneficios del aprendizaje por transferencia en fracciones de datos mayores, argumentando finalmente en contra del despliegue autónomo sin una validación más rigurosa.

Nakib Uddin Ahmed, Azizur Rahman, Mehjabin Ferdous, Md. Shahadat Hossain, Kadirur Rahman Chowdhury, Akhlak Uz Zaman Ashi (…)2026-08-10
💻 ciencias de la computación

Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Five-Class Sleep Stage Classification Using PPG Signals

Este estudio demuestra que un modelo de Random Forest que utiliza características combinadas de PPG e intervalos entre latidos puede lograr una clasificación de las etapas del sueño de cinco clases, precisa, interpretable y computacionalmente eficiente, a partir de señales de PPG de dispositivos portátiles, ofreciendo una alternativa viable a los enfoques de aprendizaje profundo que requieren muchos recursos.

Rafael Martins, Rita Ribeiro, Hugo Pereira, Vasco Silva, Alberto Freitas, Rute Almeida, Goreti Marreiros, Luís Conceição2026-08-10
💻 ciencias de la computación

LDMFNet: A Lightweight Dual-Modal Fusion Network for Accurate Multispectral Object Detection

El artículo propone LDMFNet, una red de fusión de doble modalidad ligera que cuenta con un esqueleto de características dual y módulos de atención especializados para lograr una detección de objetos multiespectral precisa y eficiente a través de varios conjuntos de datos, superando a los algoritmos existentes en precisión y generalización.

Dongping Cao, Guogang Li2026-08-10
💻 ciencias de la computación

BMTransUNet: Boundary-Aware Gated Multimodal Transformer for Remote Sensing Semantic Segmentation

El artículo propone BMTransUNet, una U-Net de Transformer multimodal con compuerta y consciente de los límites que integra datos RGB y DSM mediante fusión adaptativa, modelado de contexto basado en Vision Transformer y conexiones de salto mejoradas por bordes para lograr una precisión de segmentación semántica superior en imágenes de teledetección.

Xiaona Peng, Chengyun Liu, Yaping Zhao, Zhenyan Wang, Zhong Chen, Zhenxue Chen2026-08-10
💻 ciencias de la computación

Scene-aware Transformer encoder with Multi Instance Learning-guided Attention Mechanism for Anomaly Detection in Video Surveillance

Este artículo propone el marco STAM, el cual integra el aprendizaje contrastivo para incrustaciones conscientes de la escena con un codificador transformer guiado por la atención de Aprendizaje de Multi-Instancia, para abordar eficazmente las limitaciones contextuales y temporales en la detección de anomalías en video y lograr una precisión superior en conjuntos de datos de referencia.

Rifa Nizam Khan, Mohd. Amjad2026-08-10
💻 ciencias de la computación

SemPix3D: Hybrid approach to generalized 3D aware image Synthesis and Generation using Conditional GAN

SemPix3D propone un marco híbrido que combina un Campo de Radiancia Neuronal para la generación de mapas de etiquetas con conciencia 3D y un generador basado en StyleGAN para sintetizar imágenes RGB multivista de alta calidad y consistentes, logrando mejoras significativas en la diversidad y en las puntuaciones FID con respecto a los métodos existentes.

Souvik Bandyopadhyay, Tamal Pal2026-08-10
💻 ciencias de la computación

Dynamic Lightweight YOLO for UAV-Based Forest Fire Detection\

Este artículo propone un modelo YOLOv8n mejorado y ligero para la detección de incendios forestales mediante UAV que integra convolución dinámica, un cabezal de detección multiconsciente y atención transespacial para mejorar significativamente la precisión de objetivos pequeños y reducir las falsas alarmas, manteniendo al mismo tiempo un tamaño compacto adecuado para el despliegue en tiempo real a bordo.

Xiang Yin, Yinxia Xu, Ruofan Zhang2026-08-10
💻 ciencias de la computación

SCEESR: Semantic-Control Edge Enhancement for Diffusion-Based Super-Resolution

El artículo propone SCEESR, un novedoso marco de superresolución basado en difusión de un solo paso que utiliza un mecanismo de ControlNet para la guía de bordes semánticos y una función de pérdida híbrida para equilibrar eficazmente la integridad estructural, la calidad perceptual y la velocidad de inferencia en la restauración de imágenes del mundo real.

Yun Kai Zhuang2026-08-10
💻 ciencias de la computación

Multi-scale Adaptive Framework for Dense Small Target Detection in SAR Images

Este artículo propone FMA-DETR, un marco de Transformer adaptativo que integra una Red de Refinamiento de Características, un módulo de Atención Mixta Espacial-Canal de Multiescala y un módulo de Fusión Adaptativa Sensible a la Frecuencia para superar eficazmente el ruido de moteado y la complejidad del fondo para la detección de objetivos pequeños densos de alta precisión en imágenes SAR.

Chunming Tang, Zhuangzhi Ji2026-08-10