10069 papers
MedSteer is een trainingsvrij framework dat actiesturing toepast op endoscopische diffusiemodellen om perfecte contrafactuele beeldparen te genereren waarbij alleen het pathologische concept verandert terwijl de anatomische structuur volledig behouden blijft, wat leidt tot superieure resultaten in data-augmentatie en polypdetectie.
Dit paper introduceert VirtueBench, een benchmark die de betrouwbaarheid van Vision-Language-modellen onder onzekerheid evalueert door te testen of ze eerlijk kunnen weigeren te antwoorden wanneer essentiële frames ontbreken, in plaats van onbetrouwbare gokkern te maken die de huidige evaluatiemethoden vertekenen.
Deze paper introduceert PhyVLM-CR, een nieuwe methode die semantische priors van een Vision-Language Model combineert met fysische restauratie om een uniforme en nauwkeurige verwijdering van zowel dunne als dikke wolken op te leveren zonder expliciete cloudtype-classificatie.
Deze paper introduceert PSG-UIENet, een netwerk dat Retinex-fysica en taalkundige richtlijnen combineert om onderwaterbeelden te verbeteren, en introduceert hiervoor een nieuw multimodaal dataset en een semantische consistentieloss.
Deze paper introduceert een nieuwe aanpak voor het decoderen van visuele informatie uit EEG-signalen door het concept van 'Neural Visibility' te gebruiken voor het selecteren van de juiste lagen in visuele modellen en een hiërarchisch fusieframework, wat leidt tot een aanzienlijke verbetering van de prestaties tot 84,6% op de THINGS-EEG-dataset.
Dit paper introduceert mAVE, het eerste watermerksysteem dat audio en video cryptografisch aan elkaar koppelt in gezamenlijke generatieve modellen om de kwetsbaarheid voor 'swap-aanvallen' te elimineren en zo de reputatie van leveranciers te beschermen.
Deze paper introduceert een methode voor het genereren van gezichtsuitdrukkingen die zijn afgestemd op menselijke voorkeuren voor natuurlijke interactie, door menselijke feedback te integreren in een gesloten feedbacklus die een visueel-taal-actie model combineert met versterkende leerstrategieën.
Het artikel NuNext introduceert een nieuwe methode voor nucleaire detectie in histopathologie die het probleem herschrijft als next-point detectie met een multimodaal groot taalmodel, gebruikmakend van twee trainingsfasen met ruimtelijke zachte supervisie en versterkingsleer om de prestaties op negen benchmarks aanzienlijk te verbeteren.
Dit paper introduceert S-PCL, een efficiënt zelftoezichtend leerframework voor borstfoto's dat door semantische partitie van patch-tokens zonder handmatige augmentaties of decoders een gestroomlijnde architectuur biedt met superieure prestaties en het laagste rekenverbruik.
Dit paper introduceert TIQA, een nieuwe taak en dataset voor menselijk afgestemde tekstkwaliteitsbeoordeling in gegenereerde afbeeldingen, en presenteert ANTIQA, een lichtgewicht methode die de correlatie met menselijke beoordelingen significant verbetert ten opzichte van bestaande OCR- en VLM-basismethoden.
Dit artikel introduceert Inter-image Pixel Shuffling (IPS), een innovatieve methode die multi-focus beeldfusie mogelijk maakt zonder echte trainingsdata door het probleem te herformuleren als pixel-classificatie tussen scherpe en onscherpe versies van dezelfde afbeelding, wat resulteert in superieure fusieprestaties.
Dit paper introduceert EyExIn, een data-efficiënt raamwerk dat retinale Vision Language Models versterkt met diepe expertinjectie en een dubbelstroom-architectuur om de kloof tussen algemene visuele waarneming en medisch redeneren te overbruggen en zo hallucinaties te voorkomen.
Dit paper introduceert AutoSelect, een methode die visuele tokens in vision-language modellen automatisch selecteert via een ruisgebaseerde poortmechanisme om de inferentiekosten aanzienlijk te verlagen terwijl de nauwkeurigheid behouden blijft.
Dit paper introduceert PDD, een nieuw raamwerk voor de detectie van afwijkingen in medische beelden dat gebruikmaakt van een manifold-prior met dual-teacher priors en diverse distillatiestrategieën om significante verbeteringen in prestaties te bereiken ten opzichte van bestaande state-of-the-art methoden.
Dit paper introduceert CanoVerse, een schaalbaar 3D-dataset en raamwerk dat door het standaardiseren van objectoriëntatie de stabiliteit van 3D-generatie en de precisie van vormretrieval aanzienlijk verbetert.
Dit paper introduceert LiveWorld, een nieuw framework dat bestaande generatieve videowereldmodellen verbetert door een persistent globale staat te modelleren die dynamiek blijft simuleren zelfs wanneer objecten buiten het gezichtsveld van de waarnemer zijn, waardoor een echt continu evoluerende wereld mogelijk wordt.
Het paper introduceert PromptGate, een adaptief framework voor Federated Active Learning dat met behulp van dynamische prompt-vectoren een BiomedCLIP-achtergrondmodel aanpast aan lokale klinische domeinen om uitval- en ruisdata (OOD) effectief te filteren en zo de privacy te waarborgen bij de ontwikkeling van medische AI.
Dit paper introduceert ACD-U, een asymmetrisch co-teaching-raamwerk dat machine unlearning combineert met een CLIP-gebaseerde Vision Transformer en een CNN om foutieve labelselecties actief te corrigeren en zo robuust leren met ruisachtige labels te realiseren.
Dit onderzoek introduceert een visueel kader voor transformer-modellen in computationele pathologie dat aantoont dat class visualizations en activation atlases gestructureerde morfologische patronen onthullen, waarbij de overeenstemming tussen experts en gegenereerde afbeeldingen afneemt naarmate de labelgranulariteit toeneemt en de intrinsieke complexiteit van de pathologie groter wordt.
Dit paper introduceert FreeFly-thinking, een end-to-end framework dat chain-of-thought redenering koppelt aan continue UAV-navigatie in complexe buitenomgevingen, waarbij een nieuw dataset en een tweestaps trainingsstrategie worden gebruikt om robuuste prestaties te bereiken.