基于边界回归与结构重参数化的细胞核实例分割模型RepsNet 学术背景 病理诊断是肿瘤诊断的金标准，而细胞核实例分割是数字病理分析和病理诊断中的关键步骤。然而，模型的计算效率和处理重叠目标的能力是当前研究中的主要挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于细胞核边界回归和结构重参数化的神经网络模型RepsNet，用于在H&E染色的组织病理学图像中进行细胞核的分割和分类。 细胞核的分布和形态特征（如密度、核质比、平均大小和多形性）不仅对评估癌症分级有用，还能预测治疗效果。然而，病理图像通常具有细胞核广泛粘连、种类多样、形状多变以及细胞质背景与细胞核前景对比度低等特点，这些特征使得细胞核实例分割变得极为困难。 论文来源 本文由Shengchun Xiong、Xiangru Li、Yunpeng Z...

在计算机视觉领域，行人重识别（Person Re-Identification, Re-ID）是一项重要的任务，旨在通过不同时间和地点的非重叠摄像头捕捉的图像或视频，匹配同一个人的身份。随着监控系统在公共安全中的广泛应用，Re-ID技术成为了视觉监控中的关键环节。然而，Re-ID任务面临着诸多挑战，尤其是在长期行人重识别（Long-Term Person Re-Identification, LT-ReID）中，由于时间跨度较长，行人的服装可能会发生完全、部分或不变的变化，这给传统的Re-ID方法带来了极大的困难。 传统的LT-ReID方法主要分为两类：基于生物特征的方法和基于数据适应的方法。前者依赖于生物特征（如步态、体型、面部特征等）来应对服装变化，但在复杂背景或数据不完整的情况下表现不...

基于伪平面正则化符号距离场的神经室内场景重建 学术背景 室内场景的三维重建是计算机视觉领域中的一个重要任务，具有广泛的应用前景，如计算机图形学、虚拟现实等。传统的三维重建方法通常依赖于昂贵的三维地面真值数据，而近年来，基于神经辐射场（NeRF）的隐式神经表示方法在仅使用多张图像的情况下，展示了强大的三维表面重建能力。然而，由于NeRF主要基于颜色的体渲染进行优化，其在低纹理区域（如地板、墙壁等）的重建效果通常较差。这些低纹理区域在室内场景中普遍存在，且通常对应于平面结构。因此，如何在不引入额外监督信号或对房间布局做出额外假设的情况下，提升低纹理区域的重建质量，成为了一个亟待解决的问题。 本文提出了一种基于伪平面正则化符号距离场（PPlaneSDF）的室内场景重建方法。该方法通过将颜色相似的相...

学术背景与问题提出 故事可视化（Story Visualization）是一项旨在从文本描述的故事中生成一系列视觉上一致的图像的任务。这项任务要求生成的图像不仅要高质量，还要与文本描述保持一致，并且在不同图像中角色的身份和场景也要保持一致。尽管故事可视化在艺术创作、儿童教育和文化传承等领域具有广泛的应用前景，但由于其复杂性，现有的方法往往通过简化问题来处理，例如仅考虑特定的角色和场景，或要求用户提供每张图像的控制条件（如草图）。这些简化使得现有方法在实际应用中表现不佳。 为了解决这些问题，本文提出了一种自动化故事可视化系统，能够以最少的人工交互生成多样化、高质量且一致的故事图像。具体来说，作者利用大语言模型（LLM）的理解和规划能力进行布局规划，然后基于布局利用大规模文本到图像模型生成复杂的...

学术背景与问题提出 随着深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）的快速发展，视觉智能系统在图像分类、目标检测、视频理解等任务中取得了显著进展。然而，这些突破依赖于高质量标注数据的收集，而标注过程通常耗时且昂贵。为了应对这一问题，研究人员开始利用大规模的网络数据进行训练，但这些数据往往带有噪声标签（label noise），这会影响深度神经网络的性能。噪声标签的存在会导致训练数据和测试数据分布不一致，从而影响模型在干净测试数据上的泛化能力。 为了解决这一问题，样本选择（sample selection）成为一种有效的方法。其核心思想是通过某种标准从所有训练样本中分离出干净的样本。以往的方法主要依赖于“小损失准则”（small loss criterion），即认为损...

探索同质与异质一致性标签关联的无监督可见光-红外行人重识别 背景介绍 可见光-红外行人重识别（Visible-Infrared Person Re-Identification, VI-ReID）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在从不同模态（可见光和红外）的图像中检索出同一行人的图像。这一任务在智能监控系统中具有广泛的应用前景，尤其是在夜间或低光照条件下，红外图像能够提供额外的信息。然而，现有的VI-ReID方法大多依赖于标注数据，而标注数据的获取既耗时又费力。因此，无监督的VI-ReID方法成为了一个重要的研究方向。 现有的无监督VI-ReID方法主要关注如何建立跨模态的伪标签关联，以弥合模态间的差异。然而，这些方法往往忽略了特征空间与伪标签空间之间的同质和异质一致性，导致生成的伪标...