Overlap-aware segmentation for topological reconstruction of obscured objects
Este artículo presenta OASIS, un marco novedoso de segmentación-regresión que emplea una función de pérdida ponderada para priorizar las regiones superpuestas durante el entrenamiento, mejorando significativamente la intensidad y la reconstrucción topológica de las trayectorias de electrones tenues y ocultas en el contexto desafiante del experimento MIGDAL.