الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: زيادة العينة
-
YOLO-LS: إطار عمل جديد للتعلم العميق لتجزئة أورام الدماغ في التصوير بالرنين المغناطيسي
2026 | المؤلف: Jinghui Chen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث YOLO-LS، وهو إطار متقدم لاكتشاف وتقسيم أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي، حيث يتناول التحديات المتعلقة بالتنوع العالي في خصائص الأورام وقيود التوصيف اليدوي. يعتمد النموذج المقترح على بنية YOLO11n-seg ويقدم ثلاثة ابتكارات رئيسية: دمج ShuffleNet V1 كهيكل خفيف الوزن لتقليل التعقيد الحسابي، وآلية DySample الديناميكية لزيادة التفاصيل الدقيقة، ووحدة C3k2-PoolingFormer لتحسين دمج…
-
تعزيز دقة التشخيص في تصوير الرنين المغناطيسي للدماغ باستخدام AttentionGAN فائق الدقة
2026 | المؤلف: Gaurav D Tivari وآخرون | المجلة: Indian Journal of Science and Technology | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث شبكة تنافسية مولدة تعتمد على الانتباه (AttentionGAN) مصممة لتعزيز دقة التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ، بهدف تحسين قابلية التفسير السريرية ودقة التشخيص من الصور منخفضة الدقة. يتضمن الإطار آليات انتباه قنوي ومكاني، تم تدريبها على مجموعات بيانات متعددة المراكز من مبادرة التصوير العصبي لمرض الزهايمر (ADNI) وتم التحقق منها باستخدام سلسلة الدراسات التصويرية المفتوحة…
-
نموذج خفيف الوزن قائم على YOLO للكشف الدقيق عن تجمعات الفلفل الأحمر في الحصاد الروبوتي
2026 | المؤلف: Hanqi Zhao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)في هذا القسم، يتناول المؤلفون تحديات الانسداد وتداخل الفواكه في تطوير روبوتات قطف الفلفل الأحمر الذكية. يقدمون نموذجًا خفيف الوزن للتعرف يسمى Red-YOLO، مصممًا لتعزيز كفاءة الأذرع الروبوتية أثناء عملية القطف. يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات مخصصة تحتوي على مجموعات من الفلفل الأحمر المنتشر والمجموعة، مما يسمح بتعديل حجم الأداة النهائية لتناسب أنواع مختلفة…