💻 コンピュータサイエンス
A Two-Stream U-Net for Robust Skin Detection via Color and Texture Integration
本論文は、階層的アテンションメカニズムを介して色情報とテクスチャ情報を統合する2ストリームU-Netを用いることで、困難な条件下や複数のデータセットにおいて精度と効率の向上を実証する、ロバストな肌検出手法を提案する。
💻 Category
cs
3899 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
Detection and Tracking Method for Walnuts in a Walnut Sorting Device Based on Improved YOLOv8n+DeepSORT
本研究は、Sea_Attention、Dysample、C2f_SCConv、およびDIoUベースのマッチングを組み込むことにより、産業用選別におけるクルミの検出および追跡の効率と精度を向上させるために、X線システムと統合された改良型YOLOv8n-SDSCおよびDeepSORTフレームワークを提案するものである。
💻 コンピュータサイエンス
SOA-UNet: Sparse Otsu-guided Attention U-Net with Adaptive Boundary Loss for Lightweight Brain Tumor Segmentation
本論文では、疎な特徴量エンコーディング、大津法に基づくアテンション・ガイダンス、および適応的境界損失を組み合わせることで、MRI画像からの正確かつ高速で解釈可能な脳腫瘍セグメンテーションを実現する軽量なディープラーニングフレームワークであるSOA-UNetを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
Speech-Text: A Dual-Modal System for Mental Health Detection using Machine Learning and Deep Learning
本論文は、テキスト特徴量（TF-IDF）と音声特徴量（MFCC）を統合してうつ病を検出するデュアルモーダル機械学習フレームワークを提案しており、音声データに対してXGBoostを用いることで高い精度（最大99.38%）を達成し、スケーラブルで非侵襲的なメンタルヘルス診断におけるマルチモーダル学習の可能性を実証している。
💻 コンピュータサイエンス
WMS-Net:Wavelet-Mamba Synergistic Network for Joint Semantic Segmentation and Height Estimation of Remote Sensing Images
本論文では、マルチレベルのハール・ウェーブレット変換、Mambaベースの方向認識モジュール、およびクロスタスク・アテンション相互作用メカニズムを活用することで、ノイズと特徴量の絡み合いを効果的に解決し、単一のRGBリモートセンシング画像からセマンティックセグメンテーションと高さ推定のジョイントタスクにおいて最先端の性能を達成する、Wavelet-Mamba Synergistic NetworkであるWMS-Netを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
Super-Resolution and Artificial Transformer with Attention for accurate detection of brain tumor in MRI-based medical imaging
本論文は、超解像技術とチャネルおよびピクセル・アテンション機構を備えた人工トランスフォーマー・アーキテクチャを組み合わせた、軽量かつ高精度な脳腫瘍検出モデルを提案しており、7,023枚のMRI画像データセットにおいて99.16%の精度を達成し、最先端のディープラーニングモデルを凌駕している。
💻 コンピュータサイエンス
Directional Edge Detection Algorithm via Analytic Function-Based Convolution and q-Calculus Framework
本論文は、q-解析学の枠組みにおける解析関数の係数を利用して8方向の畳み込みマスクを生成する新しいエッジ検出強化手法であるDEDA-AFCQアルゴリズムを導入し、標準的なデータセットにおいてCSKPやMittag–Lefflerに基づく手法などの既存技術よりも優れた構造的忠実度と性能を実証するものである。
💻 コンピュータサイエンス
PaletteGAN: Palette-Guided Controllable Colorization for Fashion Sketches
本論文は、明るさを保持するデータ拡張、知覚的に最適化された6色のパレット構築、および専用の生成器・識別器アーキテクチャを統合することで、ファッションスケッチの彩色における構造保持と色彩制御性を向上させるパレット誘導型GANフレームワークであるPaletteGANを提案し、Cleaned Maryland Datasetにおいて視覚的なリアリズムとデザインの一貫性に関する優れた性能を達成する。
💻 コンピュータサイエンス
Dynamic Graph Learning and Causal Machine Learning for Evolution, Shock Propagation, and Systemic Resilience in Global Cross-Border Investment Networks
本論文は、因果機械学習とグラフ学習を統合することで、グローバルなクロスボーダー投資ネットワークの進化、ショックの伝播、および反事実的なレジリエンスを同時にモデル化し、厳密な予測とシステム的レジリエンスの監査を可能にする統一的な動的システムである、因果レジリエンス・グラフ演算子（CRGO）を提案する。
💻 コンピュータサイエンス
DOLPHIN: A Privacy-Preserving Digital Investigation Readiness Assessment Framework based on Offline Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation
本論文は、オフラインの大規模言語モデルと検索拡張生成を活用することで、データのローカル性を確保しつつ、証拠の完全性を正確に評価し、特定の欠落を検出し、ケース準備時間を短縮することにより、デジタルフォレンジック調査の即応性を大幅に向上させるプライバシー保護フレームワークであるDOLPHINを導入するものである。