修正されたVGG16を使用してサル痘病を検出する際の深層学習ベースのモデルの画像データ収集と実装
Image Data collection and implementation of deep learning-based model in detecting Monkeypox disease using modified VGG16 世界はまだCOVID-19の蔓延によって引き起こされた被害からの回復を試みていますが、サル痘ウイルスは世界的大流行になるという新たな脅威をもたらします。サル痘ウイルス自体はCOVID-19のように致命的で伝染性ではありませんが、それでも毎日、多くの国から新しい患者の症例が報告されています。したがって、適切な予防措置が講じられていないために、世界が別の世界的大流行に直面したとしても、当然のことです。最近、機械学習（ML）は、癌の検出、腫瘍細胞の識別、COVID-19患者の検出などの画像ベースの診断において大きな可能性を示しています。したがって、サル痘関
COVID-19と戦うためのマスクされた顔検出方法とデータセットに関する調査
A Survey on Masked Facial Detection Methods and Datasets for Fighting Against COVID-19 コロナウイルス病2019（COVID-19）は、発生以来、世界に大きな挑戦を続けています。病気と戦うために、一連の人工知能（AI）技術が開発され、安全監視、病気の診断、感染リスク評価、COVID-19CTスキャンの病変セグメンテーションなどの実際のシナリオに適用されます。コロナウイルスの流行により、人々はウイルスの感染を防ぐためにマスクを着用する必要があり、マスクを着用している大勢の人々を監視することも困難になっています。この論文では、主にマスクされた顔検出と関連データセットのAI技術に焦点を当てます。マスクされた顔検出データセットの説明から始めて、最近の進歩を調査します。 13の利用可能なデータセットが詳細に説明され
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https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.16364v1
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.06080v1
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.09480v1
マスク顔検出のための顔検出アルゴリズムの比較研究
FusionLoc: マルチヘッドセルフアテンションを使用したカメラと 2D LiDAR の融合によるエンドツーエンドのサービスロボットの再位置決め
COVID-Net USPro: ポイントオブケアの超音波画像から COVID-19 感染を監視および検出するための、オープンソースで説明可能な少数ショットのディープ プロトタイプ ネットワーク
転移学習と局所的に解釈可能なモデルに依存しない視覚的アプローチに基づくサル痘の疾患の検出と分類: 深層学習の洞察
Self-Calibrating Neural Field による Rigid Motion Correction と Sparse-View CT の連携
MS-DCANet: 医療画像からの COVID-19 感染セグメンテーションのための MLP ベースのマルチスケール機能フレームワーク
新規チャネル ブースト CNN を使用した肺 CT 画像からの COVID-19 の検出と分析
HealthyGAN: 注釈なしの医療画像から学習して、人間の病気に関連する異常を検出する
DisinfoMeme：意図的に偽情報を拡散しているミームを検出するためのマルチモーダルデータセット
ECONet：落書きベースのインタラクティブセグメンテーションのための効率的な畳み込みオンライン尤度ネットワーク
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子供の顔認識に関するマスクと非マスクの縦断的分析