الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: دمج الميزات العالمية والمحلية
-
شبكة واعية بالحدود متعددة المقاييس لتقسيم الصور الدلالية في الاستشعار عن بعد Multi-scale boundary-aware network for remote sensing image semantic segmentation
2026 | المؤلف: Keyi Shan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: تكنولوجيا الإعلام (Media Technology)تقدم البحث شبكة متعددة المقاييس مدركة للحدود (MSBANet)، وهي بنية هجينة تدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ونماذج المحولات لتحسين تقسيم الدلالات لصور الاستشعار عن بعد عالية الدقة. هذه المهمة حاسمة لتطبيقات مثل التخطيط الحضري ومراقبة البيئة ولكنها معقدة بسبب اختلافات المقياس وحدود الأجسام غير الواضحة. تتناول MSBANet هذه التحديات من خلال كتلة المحول متعددة المقاييس…
-
UAGLNet: شبكة دمج عالمية-محلية مجمعة غير مؤكدة مع CNN-Transformer تعاونية لاستخراج المباني UAGLNet: Uncertainty-Aggregated Global–Local Fusion Network With Cooperative CNN–Transformer for Building Extraction
2026 | المؤلف: Siyuan Yao وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing | المجال: الهندسة البحرية (Ocean Engineering)في هذا البحث، يتناول المؤلفون تحديات استخراج المباني من صور الاستشعار عن بعد، والتي غالبًا ما تكون معقدة بسبب التغيرات الهيكلية ومشكلات دمج الميزات. يقدمون شبكة دمج عالمية-محلية مجمعة غير مؤكدة (UAGLNet)، مصممة لتعزيز دقة التقسيم من خلال الاستفادة الفعالة من الدلالات البصرية العالمية والمحلية من خلال نمذجة عدم اليقين. تتضمن البنية مشفرًا تعاونيًا يدمج…
-
التعلم العميق الهجين مع دمج الانتباه للكشف المحسن عن سرطان القولون Hybrid deep learning with attention fusion for enhanced colon cancer detection
2026 | المؤلف: Süheyla Demirtaş Alpsalaz وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الدراسة نموذج تعلم عميق هجين يجمع بين EfficientNet-B3 و Vision Transformer من خلال آلية دمج الانتباه للكشف التلقائي عن سرطان القولون باستخدام مجموعة بيانات Kvasir التنظيرية. يستفيد النموذج من كفاءة EfficientNet-B3 في التقاط التفاصيل المحلية الدقيقة وقدرة Vision Transformer على فهم العلاقات السياقية العالمية. يدمج كتلة دمج قائمة على الانتباه هذه الميزات بشكل…