顔のなりすまし防止のためのメタティーチャー
顔のなりすまし防止（FAS）は、プレゼンテーション攻撃（PA）から顔認識を保護します。既存のFASメソッドは通常、手作りのバイナリまたはピクセル単位のラベルを使用してPA検出器を監視します。ただし、手作りのラベルは、十分で本質的ななりすましの手がかりを学習するPA検出器を監視するための最も適切な方法ではない場合があります。手作りのラベルを使用する代わりに、PA検出器をより効果的に監視するためのメタティーチャーをトレーニングするための新しいメタティーチャーFAS（MT-FAS）メソッドを提案します。メタティーチャーは、豊富ななりすましの手がかりを学習するPA検出器を監視する機能を学習するために、2レベルの最適化方法でトレーニングされます。 2レベルの最適化には、2つの主要なコンポーネントが含まれます。1）メタティーチャーがトレーニングセットでの検出器の学習プロセスを監督する低レベルのトレーニ
効率的な3D手のポーズ推定のための動的反復精密化
Dynamic Iterative Refinement for Efficient 3D Hand Pose Estimation 手のポーズの推定は、ほとんどのインタラクティブな拡張現実およびジェスチャ認識システムの重要なコンポーネントですが、現代のアプローチは、計算およびメモリ効率のために最適化されていません。この論文では、以前の推定を精緻化するために部分層が再帰的に利用される小さな深いニューラルネットワークを提案します。反復的な改良の間に、学習したゲーティング基準を使用して、重み共有ループを終了するかどうかを決定し、モデルでサンプルごとの適応を可能にします。私たちのネットワークは、現在の予測の不確実性を認識して、各反復で効率的にゲートし、キーポイント推定の各ループ後の分散を推定するようにトレーニングされています。さらに、モデル容量を最大化するための再帰的構造に対するエンドツーエンド
胚性Caenorhabditiselegansにおける姿勢同定のための複数の仮説ハイパーグラフ追跡
Multiple Hypothesis Hypergraph Tracking for Posture Identification in Embryonic Caenorhabditis elegans 複数オブジェクト追跡（MOT）の現在の方法は、予測可能な動きをする独立したオブジェクト軌道に依存して、多数のオブジェクトを効果的に追跡します。不安定なオブジェクトの動きや不完全な検出などの敵対的な条件は、確立された方法が不十分な結果をもたらす可能性がある困難な追跡環境を作成します。複数の仮説ハイパーグラフ追跡（MHHT）は、ノイズの多い検出の中で相互依存するオブジェクト間でMOTを実行するために開発されました。この方法は、ハイパーグラフを介して従来の複数仮説追跡（MHT）を拡張し、相関するオブジェクトの動きをモデル化して、困難なシナリオでの堅牢な追跡を可能にします。 MHHTは、胚性C.
事前に取得したT1wMRIを補完する情報の最適なサンプリングによる高速T2w / FLAIRMRI取得
Fast T2w/FLAIR MRI Acquisition by Optimal Sampling of Information Complementary to Pre-acquired T1w MRI 他のモダリティのアンダーサンプリング画像のT1支援MRI再構成に関する最近の研究は、他のモダリティのMRI取得をさらに加速する可能性を示しています。最先端のアプローチのほとんどは、モダリティ間の補完的な情報を十分に活用することなく、固定されたアンダーサンプリングパターンのネットワークアーキテクチャの開発を通じて改善を達成しています。既存のアンダーサンプリングパターン学習アルゴリズムは、完全にサンプリングされたT1強調MR画像がパターン学習を支援できるように簡単に変更できますが、再構成タスクの大幅な改善は達成できません。この目的のために、T1支援MRI再構成を共同で最適化しながら、さまざ
組織病理学画像分類を改善するためのHistoGANによる選択的合成増強
Selective Synthetic Augmentation with HistoGAN for Improved Histopathology Image Classification 組織病理学的分析は、前癌病変診断の現在のゴールドスタンダードです。デジタル画像からの自動化された組織病理学的分類の目標には、教師ありトレーニングが必要です。これには、収集に費用と時間がかかる可能性のある多数の専門家による注釈が必要です。一方、スライド全体の画像から切り取られた画像パッチの正確な分類は、標準的なスライディングウィンドウベースの組織病理学的スライド分類方法にとって不可欠です。これらの問題を軽減するために、クラスラベルを条件とする現実的な組織病理学的画像パッチを合成するために、慎重に設計された条件付きGANモデル、つまりHistoGANを提案します。また、合成画像でトレーニングセットを直接拡
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