الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: FasterNet
-
الكشف غير المدمر عن الشوائب الدقيقة في الشاي باستخدام نموذج YOLOv11-PFT Non-destructive detection of micro-impurities in tea using the YOLOv11-PFT model
2026 | المؤلف: Zejun Wang وآخرون | المجلة: npj Science of Food | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يقدم هذا القسم نظرة عامة على التحديات المرتبطة بالكشف عن الشوائب المجهرية في الشاي، والتي يمكن أن تؤثر على جودته أثناء الإنتاج والمعالجة والتعبئة. التقنيات الحالية للكشف غير كافية لأنها تركز بشكل أساسي على الملوثات المرئية، مما يترك الأجسام الأجنبية المجهرية دون اكتشاف. لمعالجة هذه المشكلة، يقدم المؤلفون نموذج YOLOv11-PFT، وهو نموذج متقدم للتعلم العميق…
-
FA-UNet: شبكة هجينة أسرع مع شبكة انتباه لتقسيم السكتة الدماغية الإقفارية بدقة FA-UNet: A FasterNet and Attention-Gated Hybrid Network for Precise Ischemic Stroke Segmentation
2026 | المؤلف: İshak Paçal وآخرون | المجلة: Journal of Integrative Neuroscience | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث FA-UNet، وهو هيكل جديد للتعلم العميق الهجين مصمم للتجزئة الدقيقة والفعالة لآفات السكتة الدماغية الإقفارية من التصوير بالرنين المغناطيسي المعتمد على الانتشار (DWI). يدمج هذا النموذج هيكل U-Net مع كتلة FasterNet الفعالة حسابياً وأبواب الانتباه متعددة المقاييس (MSAGs) لمعالجة التحديات مثل تباين الآفات وانخفاض تباين الصورة بشكل فعال. تم تدريب FA-UNet على مجموعة…